TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT
Wpisy autorstwa: Marcin Kapuściński
Managed Services – strategiczny model dostarczania usług IT dla dużych firm
W dzisiejszym dynamicznym środowisku biznesowym duże przedsiębiorstwa potrzebują rozwiązań IT, które są nie tylko opłacalne, ale także niezawodne i skalowalne w długim okresie. Jednym z modeli outsourcingu IT, który spełnia te potrzeby, jest model Managed Services (zarządzanych usług IT). W ramach współpracy firma nawiązuje partnerstwo z dostawcą IT, który przejmuje pełną odpowiedzialność za określony zakres usług lub operacji IT – zazwyczaj w sposób ciągły, zgodnie z jasno określonymi umowami o poziomie usług (SLA). To coś więcej niż tylko zatrudnianie specjalistów IT – chodzi o powierzenie zewnętrznemu zespołowi zarządzania i realizacji całej funkcji IT (od analizy systemów i ich rozwoju, po utrzymanie i wsparcie) jako strategicznemu, długoterminowemu partnerowi. Model Managed Services często uważany jest za „najbardziej zaawansowaną technologicznie formę usług outsourcingu IT” i jest coraz częściej wybierany przez największe światowe korporacje ze względu na zdolność do zapewnienia stabilności i ciągłego doskonalenia w dostarczaniu usług IT. Czym jest model Managed Services w IT? W modelu Managed Services dostawca usług przejmuje pełną odpowiedzialność za określony obszar IT w imieniu klienta. Oznacza to, że dostarcza dedykowany zespół (lub zespoły) specjalistów i zarządza codziennymi operacjami, utrzymaniem oraz rozwojem systemów lub procesów objętych zakresem usługi. W przeciwieństwie do jednorazowych projektów czy prostego uzupełniania zasobów kadrowych, dostawca ponosi odpowiedzialność za kompleksowe rezultaty – monitoruje wydajność, proaktywnie rozwiązuje problemy i gwarantuje określone wyniki, zgodnie z zapisami umowy (na przykład dostępność systemu, czasy reakcji czy wdrażanie nowych funkcji). Klient natomiast korzysta z bezobsługowego zarządzania daną funkcją IT, koncentrując się na kluczowych działaniach biznesowych, podczas gdy partner Managed Services zajmuje się pracą techniczną. Kluczowe cechy Managed Services Długoterminowa współpraca: Managed Services są zazwyczaj realizowane w formie wieloletnich kontraktów lub stałych umów, a nie krótkoterminowych zleceń. Dostawca staje się długoterminowym partnerem, który dogłębnie poznaje systemy i cele biznesowe klienta. Taka relacja sprzyja spójnej jakości usług oraz ciągłemu doskonaleniu na przestrzeni czasu. Określony zakres i SLA: Obie strony uzgadniają zakres usług (np. zarządzanie infrastrukturą chmurową, wsparcie aplikacji korporacyjnej, prowadzenie zewnętrznego centrum operacyjnego) oraz konkretne wskaźniki wydajności lub poziomy usług (SLA). Dostawca ponosi odpowiedzialność za realizację tych celów (takich jak 99,9% dostępności systemu czy rozwiązywanie zgłoszeń w określonym czasie), co zapewnia przewidywalną jakość usług. Zespół zarządzany przez dostawcę: W przeciwieństwie do modeli, w których to klient zarządza codziennymi zadaniami, w modelu Managed Services to dostawca odpowiada za kierowanie zespołem, organizację procesów i realizację usług. Zewnętrzny zespół może pracować zdalnie lub na miejscu, ale działa w ramach struktury zarządzania i najlepszych praktyk dostawcy. Klient otrzymuje raporty i aktualizacje, jednak nie musi nadzorować techników na bieżąco. Kompleksowy zakres usług: Umowa Managed Services zazwyczaj obejmuje szeroki zakres działań – od wstępnej analizy i projektowania, po bieżące wsparcie i utrzymanie. Na przykład dostawca może nie tylko stworzyć platformę programistyczną, ale także ją utrzymywać, aktualizować, monitorować jej wydajność 24/7 oraz wspierać użytkowników końcowych. W wielu przypadkach dostawca odpowiada również za takie obszary, jak planowanie pojemności, wdrażanie poprawek bezpieczeństwa czy ciągła optymalizacja w ramach świadczonych usług. Elastyczne i skalowalne dostarczanie usług: Choć współpraca w modelu Managed Services ma charakter długoterminowy, możliwe jest skalowanie zasobów w górę lub w dół, w zależności od potrzeb klienta. Jeśli zapotrzebowanie rośnie, dostawca może szybko rozszerzyć zespół lub wprowadzić nowe kompetencje; jeśli maleje – zespół może zostać odpowiednio zoptymalizowany. Wszystko odbywa się w ramach umowy serwisowej, bez konieczności rekrutacji lub zwalniania pracowników po stronie klienta. W istocie, Managed Services polega na outsourcingu rezultatu, a nie tylko ludzi. Dostawca zobowiązuje się do dostarczenia działającej usługi lub systemu, a to po jego stronie leży zapewnienie odpowiednich ludzi, procesów i narzędzi, aby wywiązać się z zobowiązania. Korzyści z Managed Services dla dużych przedsiębiorstw Dla dużych firm wybór modelu Managed Services może przynieść wiele strategicznych korzyści. Powierzając kluczowe operacje IT wyspecjalizowanemu partnerowi, przedsiębiorstwa mogą osiągnąć większą ciągłość i wydajność w dostarczaniu usług IT. Poniżej przedstawiamy najważniejsze zalety Managed Services oraz to, jak odpowiadają one na potrzeby środowisk IT w dużych organizacjach: Długoterminowa niezawodność i partnerskie relacje: Model Managed Services sprzyja stabilnej, długoterminowej współpracy. Głęboka znajomość środowiska IT i procesów biznesowych klienta po stronie dostawcy oznacza mniej niespodzianek i większą niezawodność w czasie. Utrzymanie wiedzy jest wyższe, ponieważ ten sam partner zarządza systemem przez lata. Na przykład zaangażowania TTMS w modelu Managed Services często przekształcają się w wieloletnie partnerstwa – w jednym z przypadków globalna firma z branży zarządzania energią współpracuje z TTMS nieprzerwanie od 2010 roku, polegając na dedykowanym zespole, który nieustannie rozwija i wspiera jej kluczowy ekosystem oprogramowania. Taka ciągłość przekłada się na niezawodność – klient może liczyć na spójną jakość usług i mieć pewność, że dostawca będzie wspierał również przyszłe potrzeby. Ciągłość operacyjna i minimalizacja ryzyka: Dzięki modelowi Managed Services przedsiębiorstwa zyskują całodobowe wsparcie operacyjne (24/7) oraz skuteczne zarządzanie ryzykiem związanym z ich systemami IT. To dostawca odpowiada za zapewnienie nieprzerwanego działania usług – często poprzez proaktywne monitorowanie i gotowy do reakcji zespół wsparcia, który rozwiązuje problemy, zanim wpłyną one na działalność biznesową. Gwarantuje to wysoką dostępność systemów i minimalne przestoje. Co więcej, dostawca przejmuje odpowiedzialność za ryzyka personalne, takie jak rotacja pracowników – jeśli inżynier odejdzie, to dostawca ma obowiązek zapewnić następstwo i przeszkolenie nowej osoby, bez zakłóceń dla klienta. Dla klienta oznacza to ciągłość działania biznesu. TTMS specjalizuje się w zapewnianiu takiej ciągłości – jako część dużej grupy IT dysponuje zasobami, które pozwalają na sprawne zarządzanie rotacją i transferem wiedzy, dzięki czemu usługa nie jest nigdy przerywana. Krótko mówiąc, partner Managed Services przejmuje na siebie ryzyka operacyjne, umożliwiając przedsiębiorstwu nieprzerwane funkcjonowanie bez obaw o awarie IT czy braki kadrowe. Kontrola kosztów i przewidywalność: Model Managed Services może być korzystny finansowo dzięki lepszej przewidywalności kosztów i ich optymalizacji. Współpraca jest zazwyczaj rozliczana jako stała miesięczna opłata lub w ramach ustalonego budżetu, co czyni wydatki na IT bardziej przewidywalnymi w porównaniu do projektów realizowanych ad hoc. Przedsiębiorstwa unikają dużych nakładów początkowych i często mogą przekształcić koszty stałe w koszty zmienne. Dodatkowo, dostawcy wykorzystują efekt skali i efektywne procesy, aby obniżyć całkowity koszt posiadania (TCO). Co istotne, klienci płacą za rezultaty, a nie za godziny pracy – jeśli dostawca zrealizuje zadania mniejszym nakładem sił lub zautomatyzuje procesy, zyski z tej efektywności trafiają do klienta. Model Managed Services pomaga również uniknąć ukrytych kosztów przestojów lub awarii, dzięki aktywnemu utrzymaniu systemów. Z czasem wielu klientów odnotowuje oszczędności wynikające z optymalizacji operacyjnej oraz z faktu, że nie muszą rozbudowywać wewnętrznego zespołu IT do obsługi tych funkcji. Dodatkowa elastyczność skalowania usług zgodnie z rzeczywistymi potrzebami (i budżetem) dodatkowo wzmacnia opłacalność tego rozwiązania. Skalowalność i elastyczność: Jedną z kluczowych zalet modelu Managed Services jest łatwość skalowania. W miarę jak duże przedsiębiorstwo się rozwija lub wchodzi na nowe rynki, jego potrzeby IT mogą gwałtownie wzrosnąć – więcej użytkowników do obsługi, więcej danych do zarządzania, nowe funkcje do wdrożenia itd. Z partnerem Managed Services skalowanie w górę jest proste: wystarczy renegocjować zakres usług, a dostawca doda więcej specjalistów lub całych zespołów, aby obsłużyć zwiększone obciążenie. Z drugiej strony, jeśli niektóre operacje stają się mniej intensywne, dostawca może zmniejszyć skład zespołu, unikając zbędnych kosztów. Taka elastyczność jest szczególnie cenna dla dużych organizacji, które często przechodzą przez dynamiczne zmiany (np. fuzje, przejęcia, sezonowe wzrosty aktywności). Model Managed Services – szczególnie w wykonaniu TTMS, który dysponuje szerokim zasobem specjalistów – pozwala firmom szybko dostosować zasoby bez opóźnień związanych z rekrutacją i bez kosztów związanych ze zwolnieniami. Krótko mówiąc, zyskujesz możliwość szybkiego skalowania w górę lub w dół, mając do dyspozycji gotowy zespół wykwalifikowanych ekspertów, którzy odpowiadają na Twoje bieżące potrzeby. Ta elastyczność dotyczy również technologii – chcesz wdrożyć nowy stack technologiczny lub narzędzie? Twój partner Managed Services może zapewnić odpowiednich specjalistów lub szkolenie, aby to zrealizować. Dostęp do specjalistycznych kompetencji i innowacji: Współpraca w modelu Managed Services daje przedsiębiorstwom stały dostęp do szerokiego zakresu specjalistycznych umiejętności IT, które mogą być trudne lub kosztowne do utrzymania wewnętrznie. Dostawca zapewnia zespół o zróżnicowanej ekspertyzie – na przykład architektów chmurowych, ekspertów ds. bezpieczeństwa, administratorów baz danych i innych – wszystko w ramach jednej umowy serwisowej. Dzięki temu firma może korzystać z tej wiedzy zawsze, gdy jest potrzebna, bez konieczności zatrudniania każdego specjalisty na własną rękę. Co więcej, dobry dostawca Managed Services nieustannie wprowadza innowacje i udoskonala usługę, wdrażając najlepsze praktyki branżowe i nowe rozwiązania, z korzyścią dla klienta. Często ma doświadczenie zdobyte przy pracy z wieloma klientami i w różnych branżach, co pozwala na wprowadzanie świeżych pomysłów i unikanie stagnacji. Przykładowo, TTMS wykorzystuje swoje szerokie doświadczenie we współpracy z globalnymi liderami, aby nieustannie optymalizować świadczone usługi – wieloletnie partnerstwa TTMS pokazują, że wzrost jakości i kompetencji po stronie dostawcy przekłada się bezpośrednio na lepsze rezultaty IT dla klienta. W praktyce może to oznaczać, że zespół Managed Services zaproponuje optymalizację wydajności, wdroży narzędzie do automatyzacji lub zadba o to, by systemy zawsze korzystały z aktualnych i bezpiecznych technologii – wszystko w ramach świadczonej usługi. Klient korzysta z tych innowacji bez konieczności poszukiwania ich na własną rękę. Podsumowując, model Managed Services zapewnia stabilne, skalowalne i oparte na eksperckiej wiedzy dostarczanie usług IT. Duże przedsiębiorstwa wybierają to rozwiązanie, aby mieć pewność, że ich operacje IT znajdują się w dobrych rękach na dłuższą metę – z przewidywalnymi kosztami, gwarantowaną wydajnością i elastycznością, która pozwala dostosowywać się do rozwoju biznesu. Kiedy warto skorzystać z Managed Services: Idealne scenariusze Model Managed Services to efektywne i zaawansowane rozwiązanie, które jednak najlepiej sprawdza się w określonych scenariuszach i przy konkretnych potrzebach. Duże firmy powinny rozważyć podejście Managed Services w sytuacjach, gdy długoterminowe wsparcie i wartość strategiczna mają większe znaczenie niż potrzeba krótkoterminowej elastyczności. Stałe wsparcie i utrzymanie rozwiązania: Jeśli Twoja organizacja posiada kluczową platformę programistyczną lub aplikację korporacyjną, która wymaga ciągłego wsparcia, regularnych aktualizacji i pomocy dla użytkowników, model Managed Services jest często najlepszym rozwiązaniem. Zamiast traktować każde ulepszenie czy problem jako osobny projekt, możesz powierzyć dedykowanemu zespołowi odpowiedzialność za kondycję i rozwój systemu w dłuższym okresie. To podejście idealnie sprawdza się w przypadku systemów, które muszą działać nieprzerwanie 24/7 (takich jak serwisy e-commerce, systemy bankowe czy wewnętrzne narzędzia wykorzystywane codziennie przez tysiące pracowników), gdzie przestoje są niedopuszczalne. Na przykład system zarządzania dostawcami w firmie farmaceutycznej, pierwotnie zbudowany w 2008 roku, został przekazany TTMS w modelu Managed Services w 2018 roku – TTMS przejęło utrzymanie systemu oraz jego systematyczne udoskonalanie. Taka transformacja zapewniła, że platforma pozostała aktualna i wydajna, bez obciążania wewnętrznych zasobów klienta. Jeśli posiadasz podobną, długo funkcjonującą aplikację kluczową dla działalności, Managed Services mogą zagwarantować stabilne utrzymanie, wsparcie użytkowników oraz rozwój funkcjonalności zgodnie z bieżącymi potrzebami. Złożone, wieloletnie programy IT: Inicjatywy IT na dużą skalę – takie jak programy transformacji cyfrowej, wdrożenia globalnych systemów czy rozbudowane ekosystemy aplikacyjne – często obejmują wiele lat i etapów realizacji. W takich przypadkach utrzymanie ciągłości ma kluczowe znaczenie. Model Managed Services pozwala zapewnić stabilny, stały zespół, który towarzyszy projektowi przez cały jego cykl życia. Nawet gdy poszczególne projekty w ramach programu ewoluują, dostawca zachowuje ciągłość wiedzy i kontekstu, gromadzonych od fazy do fazy. Dzięki temu unika się „kosztów restartu” wynikających z ciągłego wdrażania nowych dostawców lub zespołów. Na przykład w sektorze energetycznym wiodąca firma zajmująca się zarządzaniem energią nawiązała współpracę z TTMS jako partnerem nearshore, powierzając mu od 2010 roku rozwój i utrzymanie pakietu aplikacji. Z czasem poszczególne rozwiązania zostały zintegrowane w jeden spójny system, a TTMS zapewniło około 60 specjalistów, którzy wspierali rozwój, utrzymanie i innowacje w ramach jednej usługi. Taka ciągłość w ramach wieloletniego programu sprawiła, że ekosystem oprogramowania mógł się nieprzerwanie rozwijać w miarę jak zmieniała się strategia klienta. Centra operacyjne i potrzeby wsparcia 24/7: Jeśli Twoja firma potrzebuje outsourcowanego centrum operacyjnego, centrum monitoringu sieci lub całodobowego helpdesku, model Managed Services będzie doskonałym wyborem. Takie scenariusze wymagają nieustannego nadzoru oraz zespołu pracującego w systemie zmianowym, aby zapewnić obsługę o każdej porze – co bywa trudne i kosztowne do zorganizowania wewnętrznie. Dostawca Managed Services może uruchomić dedykowane Centrum Operacyjne z zespołem dostępnych przez całą dobę specjalistów, którzy monitorują infrastrukturę, reagują na incydenty i wspierają użytkowników w dowolnym momencie. Ponieważ to dostawca odpowiada za grafiki, szkolenia i skalowanie zespołu, klient otrzymuje nieprzerwaną obsługę bez problemów kadrowych. Jest to szczególnie przydatne w branżach takich jak finanse, telekomunikacja czy usługi online, gdzie przestoje poza „godzinami pracy” są niedopuszczalne. W ramach kontraktu zarządzanego dostawca zobowiązuje się do świadczenia wsparcia nocnego i weekendowego, co daje klientowi pewność, że eksperci są zawsze dostępni. W skrócie – zawsze gdy potrzebujesz ciągłego wsparcia IT lub monitoringu, Managed Services może zapewnić kompletny, gotowy do działania zespół, który się tym zajmie. Potrzeba ścisłych poziomów usług i zgodności z regulacjami: Są sytuacje, w których niespełnienie celów wydajnościowych IT może mieć poważne konsekwencje – takie jak kary finansowe, utrata klientów czy problemy z organami regulacyjnymi. Przykłady to np. wymóg przetwarzania transakcji w określonym czasie w sektorze bankowym, czy zapewnienie szybkiego przywrócenia działania systemów w służbie zdrowia. W takich przypadkach odpowiedzialność i struktura modelu Managed Services mają ogromną wartość. Można formalnie określić ścisłe SLA (np. czasy reakcji na incydenty, czasy rozwiązania problemów, poziomy zgodności z wymogami bezpieczeństwa) w umowie, a dostawca jest kontraktowo zobowiązany do ich spełniania. Dostawcy wyspecjalizowani w zarządzanych usługach IT dysponują zazwyczaj dojrzałymi procesami (np. praktykami ITIL) oraz certyfikowanymi standardami jakości, które pozwalają konsekwentnie realizować wymagane wskaźniki. Jeśli Twoje przedsiębiorstwo działa w środowisku mocno regulowanym lub o krytycznym znaczeniu dla biznesu, współpraca z partnerem Managed Services może faktycznie podnieść poziom zgodności i niezawodności – ponieważ cały model dostarczania usług po stronie dostawcy jest dostosowany do realizacji z góry określonych norm. Zespół zarządzany przez dostawcę zajmuje się również audytami, dokumentacją i planami ciągłości działania, co może być ogromnym odciążeniem dla wewnętrznych działów compliance. Brak wewnętrznych kompetencji lub zasobów: Być może Twoja firma wdraża nową technologię (np. przenosi się do chmury lub uruchamia zaawansowany moduł ERP) i nie posiada wewnętrznych ekspertów, którzy mogliby nią długofalowo zarządzać. A może Twój zespół IT jest już przeciążony i nie jest w stanie wziąć na siebie obsługi kolejnego systemu. To idealna sytuacja, aby zaangażować partnera w modelu Managed Services. Zamiast podejmować kosztowny i czasochłonny proces rekrutacji i szkolenia pracowników, możesz powierzyć całą funkcję specjalistom, którzy już mają odpowiednie doświadczenie. Model Managed Services sprawdza się tu znakomicie, ponieważ nie jest to jednorazowa konsultacja – to podejście, które gwarantuje ciągłą obecność ekspertów po wdrożeniu, aby system był utrzymywany i optymalizowany na bieżąco. Tak właśnie było w przypadku jednej z globalnych firm, która potrzebowała zarządzania nowym ekosystemem Salesforce. Zdecydowała się na Managed Services od TTMS, które zapewniło „pełne zarządzanie platformą Salesforce, w tym wsparcie użytkowników i optymalizację systemu, dzięki czemu firma nie musiała tworzyć wewnętrznego zespołu Salesforce”. Ogólnie rzecz biorąc, za każdym razem, gdy Twoja organizacja staje przed potrzebą IT wykraczającą poza podstawowe kompetencje, Managed Services może skutecznie i długofalowo wypełnić tę lukę. Podsumowując, model Managed Services najlepiej sprawdza się w przypadku operacji IT, które mają charakter ciągły, są kluczowe dla wydajności biznesu i ulegają zmianom lub rozwojowi w czasie. Jeśli przewidujesz, że dany obszar IT będzie wymagał stałej uwagi i ewolucji, to wyraźny sygnał, że warto rozważyć właśnie to podejście. Z kolei w przypadku bardzo krótkoterminowych projektów lub ściśle zdefiniowanych, jednorazowych zadań, prostszy model outsourcingu może być wystarczający. Wartość Managed Services rośnie wszędzie tam, gdzie potrzebna jest strategiczna, długofalowa współpraca, a nie tylko szybkie rozwiązanie konkretnego problemu. Czym różni się Managed Services od modeli Time & Material oraz Staff Augmentation Warto odróżnić Managed Services od innych popularnych modeli outsourcingu IT, takich jak Time & Material (T&M) czy Staff Augmentation (znane również jako „body leasing”). Wszystkie trzy modele zakładają współpracę z zewnętrznym dostawcą usług IT, jednak zakres odpowiedzialności, kontrola oraz podział ryzyka różnią się w każdym z nich: Managed Services vs. Time & Material W modelu Time & Material (T&M) klient płaci za rzeczywisty czas pracy i wykorzystane zasoby, które dostawca poświęca na realizację projektu. To elastyczna, często krótkoterminowa forma współpracy, w której to klient zazwyczaj decyduje, co należy zrobić, a zakres może zmieniać się w trakcie trwania projektu. Kontrola i kierowanie pracami pozostają po stronie klienta – dostawca dostarcza ludzi i wiedzę ekspercką, ale realizacja odbywa się pod nadzorem klienta. Z kolei w modelu Managed Services większa odpowiedzialność spoczywa na dostawcy. Nie chodzi tu tylko o rozliczanie godzin – dostawca zobowiązuje się do dostarczenia konkretnego rezultatu lub utrzymania usługi w czasie. Zakres w Managed Services definiowany jest poprzez efekt końcowy (np. „utrzymuj System X w dobrej kondycji i na bieżąco aktualizowany”), a to dostawca decyduje, jak zarządzać zasobami, by osiągnąć ten cel. Można powiedzieć, że T&M to model „płać w miarę potrzeb”, a Managed Services to kompleksowe utrzymanie zdolności IT. Przykład: jeśli tworzenie nowej funkcjonalności odbywa się w modelu T&M, klient ustala priorytety funkcji i akceptuje kolejne prace w sprintach. Natomiast jeśli to oprogramowanie znajduje się pod opieką Managed Services, zespół dostawcy może samodzielnie planować ulepszenia, przeprowadzać konserwację, a klient otrzymuje jedynie okresowe raporty z postępów i wskaźników KPI. Różny jest też podział ryzyka i odpowiedzialności: – w modelu T&M, jeśli coś zajmie więcej czasu, klient zazwyczaj płaci więcej; – w modelu Managed Services, to dostawca często ponosi koszty przekroczeń, o ile nie wykraczają one poza zakres usługi – ponieważ zobowiązał się do konkretnego rezultatu lub stałej opłaty. Time & Material sprawdza się doskonale tam, gdzie potrzebna jest duża elastyczność i zakres projektu ciągle się zmienia, natomiast Managed Services jest najlepszym wyborem, gdy zależy Ci na ciągłości działania i realizacji ustalonych standardów usług. Managed Services vs. Staff Augmentation Staff augmentation to w praktyce zatrudnianie zewnętrznych specjalistów IT, którzy mają wesprzeć Twój wewnętrzny zespół. W tym modelu, jeśli potrzebujesz np. pięciu dodatkowych deweloperów lub projektanta UX na określony czas, firma outsourcingowa dostarcza te osoby, ale to Ty integrowasz je z własnymi projektami i zarządzasz nimi bezpośrednio. Tacy specjaliści działają według Twoich procesów, korzystają z Twoich narzędzi i podlegają Twoim kierownikom, jakby byli częścią zespołu (choć formalnie pozostają pracownikami dostawcy – to on odpowiada za ich kadry i płace). Kluczowa różnica w stosunku do Managed Services polega na zakresie zarządzania: w Managed Services dostawca dostarcza rezultat, a nie pojedyncze osoby. Nie mówisz członkom zespołu usług zarządzanych, co mają robić każdego dnia – tym zajmuje się ich własny lider zespołu zatrudniony przez dostawcę. Jak opisuje CEO TTMS, w usługach Managed Services „dostarczani są nie tylko eksperci i ich praca, lecz dostawca bierze odpowiedzialność za cały rozwój zespołów i projektów”. To oznacza, że to dostawca buduje i rozwija zespół, planuje pracę i gwarantuje realizację zadań – zakres znacznie szerszy niż w modelu staff augmentation. Kolejna różnica to zakres pracy: – Staff augmentation zazwyczaj uzupełnia konkretne braki kompetencyjne w projektach, które sam kontrolujesz, – Managed Services obejmuje cały obszar lub system IT – często z udziałem wielu ról i funkcji. Z perspektywy klienta: – Staff augmentation to dodatkowe ręce do pracy, ale odpowiedzialność pozostaje po Twojej stronie; – Managed Services to kompleksowo zarządzane rozwiązanie, w którym dostawca odpowiada za całość. Jeśli pracownik w modelu staff augmentation idzie na urlop lub odchodzi – to Ty musisz to uwzględnić w swoim harmonogramie. Jeśli podobna sytuacja zdarzy się w Managed Services – to dostawca w tle zapewni zastępstwo, a usługa będzie realizowana bez zakłóceń i bez Twojego zaangażowania. Staff augmentation sprawdza się lepiej przy krótkoterminowych lub niepewnych potrzebach, ale nie zapewni strategicznego doradztwa ani pełnej odpowiedzialności takiej, jaką daje model Managed Services. Podsumowując, wybór między tymi modelami sprowadza się do tego, co chcesz zarządzać samodzielnie, a co zlecić na zewnątrz. Jeśli po prostu potrzebujesz dodatkowych zasobów i chcesz zachować kontrolę, wystarczające mogą być staff augmentation lub T&M. Ale jeśli chcesz, aby cały rezultat był zarządzany za Ciebie – z odpowiedzialnością dostawcy za zarządzanie talentami, kontrolę jakości i realizację – wtedy Managed Services jest jednoznacznym wyborem. Oferuje wyższy poziom usług, w którym dostawca działa jako stały partner wspierający Twój sukces, a nie tylko wykonawca. Dlatego wiele dużych przedsiębiorstw korzysta ze wszystkich trzech modeli w zależności od potrzeb: na przykład stosując staff augmentation do tymczasowego uzupełnienia zespołu, T&M do pilotażowego projektu badawczego, a Managed Services do ugruntowanych produktów lub infrastruktury, wymagających niezawodnego, długoterminowego nadzoru. Studia przypadków TTMS: Managed Services w praktyce Aby zobrazować model Managed Services, poniżej przedstawiamy kilka rzeczywistych przykładów projektów realizowanych przez TTMS w ramach długoterminowych umów serwisowych. Przypadki te pokazują, jak Managed Services działa w praktyce i jakie wymierne korzyści przynosi dużym organizacjom. Sektor energetyczny – ponad 13-letnie partnerstwo w zakresie rozwoju i wsparcia: Jednym z flagowych projektów Managed Services realizowanych przez TTMS jest współpraca z globalnym liderem w dziedzinie zarządzania energią i automatyki (firma z listy Fortune 500 działająca w branży elektrycznej). Początkowo, w 2010 roku, klient poszukiwał partnera nearshore do rozwoju kilku aplikacji służących do konfigurowania zabezpieczeń przekaźnikowych. To, co zaczęło się jako współpraca projektowa, szybko przekształciło się w pełnoprawną usługę zarządzaną, gdy klient zdecydował się na konsolidację wielu narzędzi w jedną zintegrowaną platformę. TTMS przejęło odpowiedzialność nie tylko za rozwój zunifikowanej aplikacji, ale także za jej dalsze utrzymanie i ciągłe doskonalenie. Obecnie TTMS zapewnia temu klientowi około 60 specjalistów w ramach czterech zespołów agile, realizując bieżący rozwój, utrzymanie i wsparcie techniczne dla całego ekosystemu oprogramowania. Współpraca odbywa się na podstawie zdefiniowanych warunków serwisowych, co gwarantuje, że platforma klienta jest zawsze aktualna, bezpieczna i dostosowana do zmieniających się potrzeb biznesowych. Rezultaty są imponujące: konsolidacja narzędzi przyniosła znaczące zwiększenie efektywności i oszczędności kosztowe, a TTMS stało się zaufanym partnerem długoterminowym w procesie cyfrowej transformacji klienta. Przez ponad 13 lat udanej współpracy model Managed Services zapewnił klientowi ciągłość operacyjną dla kluczowych systemów oraz skalowalność niezbędną do realizacji nowych projektów na żądanie (zespoły TTMS zrealizowały na przestrzeni lat wiele dużych projektów programistycznych – wszystkie w ramach zarządzanej usługi). Ten przypadek pokazuje, jak dobrze zrealizowana usługa Managed Services może ewoluować w strategiczne partnerstwo — klient może polegać na TTMS jak na przedłużeniu własnego działu IT, czerpiąc wartość w sposób ciągły, a nie tylko w ramach jednorazowych wdrożeń. Sektor ochrony zdrowia – zewnętrzne utrzymanie i rozwój platformy: W branży ochrony zdrowia TTMS ma na swoim koncie sukces w modelu Managed Services z klientem prowadzącym globalne centrum usług IT dla firmy farmaceutycznej. Klient ten stworzył wewnętrznie w 2008 roku niestandardowy system Contractor and Vendor Management System, służący do obsługi złożonych procesów zarządzania zewnętrznymi dostawcami IT i wykonawcami w wielu krajach. Do 2018 roku system stał się kluczowy, ale wymagał nowych funkcji i bardziej rygorystycznego wsparcia, aby sprostać rosnącym wymaganiom w zakresie zgodności. Klient podjął strategiczną decyzję o outsourcowaniu zarządzania platformą do TTMS w ramach umowy Managed Services. TTMS przejęło rolę dedykowanego dostawcy usług, obejmując pełną odpowiedzialność za aplikację. Zakres ten objął utworzenie stałego zespołu, który miał za zadanie zrozumieć istniejącą bazę kodu, rozpocząć modernizację systemu, zapewnić wsparcie użytkowników i zadbać o aktualność funkcji zgodnych z wymogami regulacyjnymi (np. podatkowymi i prawnymi w różnych regionach). Zespół Managed Services dostarczał ciągłe usprawnienia systemu – co istotne, po przejęciu przez TTMS, funkcjonalności platformy zostały rozszerzone ponad pierwotny zakres. Co ważne, klient nie musiał już angażować własnych deweloperów do obsługi tego narzędzia – TTMS przejęło całość zadań związanych z rozwojem, poprawkami i utrzymaniem, świadcząc usługę w sposób ciągły. Dzięki temu wewnętrzny zespół klienta mógł skupić się na nowych, strategicznych projektach, a TTMS zapewniał, że procesy zarządzania dostawcami przebiegają bez zakłóceń. Rezultat okazał się bardzo pozytywny: platforma pozostała stabilna i zgodna z międzynarodowymi standardami, a klient ma spokój ducha, wiedząc, że doświadczony partner stale czuwa nad tym kluczowym systemem. To doskonały przykład na to, jak Managed Services może tchnąć nowe życie w istniejącą, krytyczną dla biznesu platformę, zapewniając jej stałe wsparcie i rozwój przez kolejne lata. (To tylko dwa przykłady; portfolio TTMS obejmuje wiele podobnych, długoterminowych współprac w różnych obszarach – od prowadzenia zewnętrznych centrów wsparcia dla globalnych przedsiębiorstw, po zarządzanie całymi ekosystemami Salesforce jako usługą. W każdym przypadku wspólnym mianownikiem jest trwałe partnerstwo, które przynosi klientowi ciągłą wartość. Większość studiów przypadków TTMS to w gruncie rzeczy opowieść o ciągłej współpracy, która stanowi istotę podejścia Managed Services.) Podsumowanie: Wykorzystaj Managed Services dla długoterminowego sukcesu IT Dla dużych firm, które chcą osiągnąć strategiczne cele IT na szeroką skalę, model Managed Services stanowi sprawdzoną drogę. Wybierając Managed Services, przedsiębiorstwa zyskują nie tylko dostawcę usług, ale strategicznego partnera, który dba o optymalne funkcjonowanie operacji IT i ich rozwój w obliczu przyszłych wyzwań. Korzyści – od długoterminowej niezawodności i ciągłości operacyjnej, po elastyczne skalowanie i dostęp do specjalistycznej wiedzy – bezpośrednio odpowiadają na złożoność środowisk IT w dużych organizacjach. W przeciwieństwie do krótkoterminowych kontraktów, Managed Services buduje fundament zaufania i głębokiej współpracy. Jak pokazują rzeczywiste przykłady TTMS, ten model może prowadzić do wieloletnich partnerstw, w których dostawca staje się praktycznie przedłużeniem organizacji klienta. Porównując modele współpracy, widać wyraźnie, że Managed Services zajmuje szczególne miejsce w inicjatywach, gdzie nie można pójść na kompromis w kwestii stałej wydajności i ciągłego doskonalenia. Różni się od modeli Time & Material czy staff augmentation tym, że dostarcza efekty, a nie tylko nakład pracy. Dla firm, które chcą skupić się na swoim podstawowym biznesie, a jednocześnie mieć pewność, że ich fundament IT jest profesjonalnie zarządzany, model ten często okazuje się idealnym wyborem. Pozwala odciążyć organizację z codziennej złożoności operacji IT, przekazując ją partnerowi takiemu jak TTMS – firmie posiadającej odpowiednie procesy, ludzi i doświadczenie, by realizować to skutecznie i proaktywnie. Najlepszy moment, by rozważyć managed services jako element swojej strategii IT jest… teraz. Jeśli Twoja organizacja dąży do długoterminowej stabilności, lepszej kontroli kosztów i elastycznego skalowania operacji IT, współpraca z dostawcą usług zarządzanych może okazać się przełomowa. TTMS od lat wspiera największe światowe korporacje w tym modelu, budując swoją pozycję dzięki niezawodności, innowacyjności i partnerskiemu podejściu. Zachęcamy do sprawdzenia, co to rozwiązanie może oznaczać dla Twojego biznesu. Skontaktuj się z TTMS, aby porozmawiać o tym, jak można dostosować współpracę w modelu Managed Services do potrzeb Twojej organizacji i wynieść operacje IT na wyższy poziom efektywności i wydajności. Porozmawiajmy o stworzeniu rozwiązania Managed Services, które będzie napędzać Twój długofalowy sukces. Jaka jest różnica między Managed Services a tradycyjnym outsourcingiem IT? Tradycyjny outsourcing IT zazwyczaj oznacza zatrudnianie zewnętrznych specjalistów do realizacji zadań pod nadzorem klienta – na przykład w modelach staff augmentation lub Time & Material. W przeciwieństwie do tego, model Managed Services przenosi odpowiedzialność za osiągnięcie rezultatów na dostawcę usług. Dostawca nie tylko dostarcza ekspertów, ale także nimi zarządza, nadzoruje przebieg prac i dba o realizację uzgodnionych rezultatów. Ten model polega na outsourcingu całej funkcji wraz z mierzalnymi poziomami usług, a nie jedynie na uzupełnianiu wewnętrznych zasobów. Kiedy firma powinna rozważyć skorzystanie z modelu Managed Services? Model Managed Services jest idealnym rozwiązaniem, gdy firma potrzebuje długoterminowego, stabilnego wsparcia dla kluczowych systemów lub operacji IT. Sprawdza się szczególnie dobrze przy zarządzaniu platformami korporacyjnymi, obsłudze systemów legacy, utrzymywaniu środowisk o wysokiej dostępności oraz świadczeniu usług helpdesku 24/7. Firmy powinny rozważyć ten model, gdy ich wewnętrzne zespoły są przeciążone, gdy potrzebne są gwarantowane poziomy wydajności lub gdy chcą skoncentrować się na podstawowej działalności biznesowej, pozostawiając zapewnienie niezawodności i optymalizacji infrastruktury IT zaufanemu partnerowi. Jakie są główne korzyści biznesowe modelu Managed Services dla dużych przedsiębiorstw? Duże organizacje mogą osiągnąć wiele strategicznych korzyści dzięki modelowi Managed Services. Należą do nich m.in. poprawa ciągłości operacyjnej, ograniczenie ryzyka IT, lepsza przewidywalność kosztów oraz stały dostęp do szerokiego zakresu specjalistycznych kompetencji. Zamiast zajmować się rekrutacją, szkoleniem czy zarządzaniem usługami we własnym zakresie, przedsiębiorstwa mogą powierzyć pełną odpowiedzialność za realizację dostawcy. Umowy Managed Services są również nastawione na ciągłe doskonalenie, co umożliwia wdrażanie innowacji i optymalizację procesów w czasie – czego nie zapewniają jednorazowe projekty ani model staff augmentation. Czy model Managed Services umożliwia elastyczne skalowanie zasobów IT? Tak, elastyczność i skalowalność to jedne z największych zalet modelu Managed Services. Dostawca może zwiększać lub zmniejszać liczebność i skład zespołu w zależności od aktualnych potrzeb biznesowych – bez opóźnień i kosztów związanych z zatrudnianiem lub redukcją wewnętrznego personelu. Jest to szczególnie cenne w okresach wzrostu, sezonowych wzmożeń aktywności lub podczas transformacji cyfrowych. Dodatkowo, w przypadku zmian technologicznych, dostawca może szybko zaangażować ekspertów z nowymi kompetencjami, zapewniając płynny rozwój możliwości IT organizacji. Co zazwyczaj obejmuje standardowa umowa Managed Services? Umowa Managed Services określa zakres prac (np. utrzymanie platformy, rozwój aplikacji, monitorowanie 24/7), kluczowe wskaźniki wydajności (takie jak procent dostępności systemu czy czas reakcji) oraz strukturę cenową (zazwyczaj w formie stałej miesięcznej opłaty lub modelu skalowalnego). Zawiera również definicje ról, obowiązków oraz procedury eskalacyjne. Takie umowy zapewniają odpowiedzialność, ograniczają niepewność i zwiększają przejrzystość współpracy, umożliwiając przedsiębiorstwom zaufanie do dostawcy bez konieczności stałego nadzoru czy mikrozarządzania.
Czytaj
AI w strategii transformacji cyfrowej 2025: 6 kluczowych trendów dla dużych firm
Na początek kilka statystyk… Transformacja cyfrowa nabiera tempa – w 2025 roku aż 94% organizacji prowadzi różnego rodzaju inicjatywy cyfrowe. W centrum tych działań coraz częściej znajduje się sztuczna inteligencja (AI). Ponad trzy czwarte firm już dziś korzysta z AI przynajmniej w jednym obszarze swojej działalności, a 83% przedsiębiorstw uznaje AI za strategiczny priorytet. AI nie jest więc futurystyczną ciekawostką, lecz kluczowym czynnikiem przewagi konkurencyjnej. Jakie trendy AI powinny znaleźć się w strategii organizacji planujących rozwój po 2025 roku? Poniżej przedstawiamy najważniejsze z nich, istotne zwłaszcza dla liderów transformacji cyfrowej w dużych firmach. Globalne przychody z oprogramowania AI rosną wykładniczo, sygnalizując ogromne inwestycje biznesu w sztuczną inteligencję. Szybki wzrost rynku AI idzie w parze z lawinowo rosnącą liczbą wdrożeń w firmach – zgodnie z badaniami McKinsey, 78% organizacji używa AI przynajmniej w jednej funkcji biznesowej. Dla kadry zarządzającej oznacza to konieczność uwzględnienia AI w długofalowej strategii, aby nie pozostać w tyle za konkurencją. Coraz więcej liderów dostrzega ten fakt – niemal połowa deklaruje, że AI jest już w pełni zintegrowana ze strategicznymi planami ich biznesu. Strategiczne podejście do AI, oparte na aktualnych trendach, staje się zatem warunkiem udanej transformacji cyfrowej po 2025 roku. 1. Automatyzacja procesów (hiperautomatyzacja) Automatyzacja procesów biznesowych z wykorzystaniem AI to jeden z filarów transformacji cyfrowej. W dobie dążenia do operacyjnej doskonałości firmy sięgają po tzw. hyperautomation – łączenie wielu technologii (AI, uczenie maszynowe, RPA) w celu automatyzacji wszystkiego, co się da. Według Gartnera hiperautomatyzacja jest priorytetem dla 90% dużych przedsiębiorstw, co pokazuje jak istotne stało się usprawnianie procesów za pomocą AI. Automatyzowane mogą być zarówno rutynowe zadania back-office (np. przetwarzanie dokumentów, raportowanie), jak i interakcje z klientami (chatboty, voiceboty). Przykładowo, algorytmy AI potrafią analizować dokumenty i wyciągać z nich dane w kilka sekund – coś, co manualnie zajmowało pracownikom wiele godzin. Systemy typu RPA w połączeniu z AI mogą samodzielnie obsługiwać procesy finansowe, kadrowe czy logistyczne, ucząc się na podstawie danych i usprawniając swoje działanie z czasem. 70% organizacji wskazuje upraszczanie workflow i eliminację manualnych czynności jako top priorytet w strategii cyfrowej, a AI doskonale wpisuje się w te cele. Co więcej, szacuje się, że do 2026 roku 30% przedsiębiorstw zautomatyzuje ponad połowę procesów sieciowych (wzrost z <10% w 2023) – to dowód, że skala automatyzacji gwałtownie rośnie. Firmy inwestujące w AI-driven automation odnotowują wymierne korzyści: redukcję kosztów operacyjnych, przyspieszenie realizacji zadań oraz odciążenie pracowników od żmudnych obowiązków (pozwalając im skupić się na zadaniach kreatywnych). W efekcie transformacja cyfrowa przyspieszona przez automatyzację staje się faktem, dając organizacjom większą zwinność i produktywność. 2. Analityka predykcyjna i data-driven decision making Analityka predykcyjna to kolejny kluczowy obszar, który powinien znaleźć się w strategii AI każdej dużej firmy. Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego do analizy danych historycznych, organizacje mogą prognozować przyszłe trendy, zdarzenia i zapotrzebowanie z niespotykaną dotąd trafnością. Zamiast bazować wyłącznie na raportach opisujących przeszłość, firmy stosujące analitykę predykcyjną potrafią przewidywać np. wzrost popytu na produkt, ryzyko odejścia klienta czy awarię maszyny produkcyjnej, zanim do niej dojdzie. Tego typu AI w biznesie przekłada się na lepsze decyzje – proaktywne, oparte na danych, a nie intuicji. Rynek rozwiązań do analityki predykcyjnej dynamicznie rośnie (około 21% rocznie) i ma niemal podwoić swoją wartość z 9,5 mld USD w 2022 do ok. 17 mld USD w 2025. Nic dziwnego – przedsiębiorstwa wdrażające predykcyjne modele AI odnotowują znaczące korzyści. W jednym z badań 64% firm wskazało poprawę efektywności i produktywności jako główną zaletę wykorzystania analityki predykcyjnej. Przykładowo, sieci handlowe stosujące AI do prognozowania popytu mogą lepiej zarządzać zapasami (unikając braków towaru i nadmiarów), zaś banki przewidujące, którzy klienci mogą mieć trudności ze spłatą kredytu, potrafią wcześniej podjąć działania zaradcze. Analityka predykcyjna znajduje zastosowanie w każdej branży – od przemysłu (utrzymanie ruchu na podstawie przewidywania awarii maszyn), przez logistykę (optymalizacja łańcucha dostaw w oparciu o prognozy), po marketing (predykcja zachowań klientów i personalizacja oferty). Dla kadry zarządzającej oznacza to możliwość podejmowania lepszych decyzji szybciej. Rozwiązania AI dla biznesu w obszarze predykcji stają się zatem niezbędnym elementem strategii firm, które chcą być data-driven i wyprzedzać zmiany rynkowe zamiast jedynie na nie reagować. 3. Integracja AI z systemami CRM/ERP Kolejnym trendem kształtującym strategię AI 2025 jest wnikanie sztucznej inteligencji do kluczowych systemów biznesowych, takich jak CRM (zarządzanie relacjami z klientami) i ERP (planowanie zasobów przedsiębiorstwa). Zamiast traktować AI jako oddzielny eksperyment na uboczu, liderzy stawiają na integrację AI z istniejącymi platformami – tak, aby inteligencja maszynowa wspierała procesy sprzedaży, obsługi klienta, finansów czy operacji w ramach już używanych narzędzi. Dostawcy oprogramowania biznesowego dostrzegają tę potrzebę i coraz częściej oferują wbudowane moduły AI. Microsoft wprowadził np. Dynamics 365 Copilot oparty na GPT-4 do swojego systemu ERP/CRM, a SAP rozwija asystenta AI „Joule” w swoich aplikacjach biznesowych. Korzyści z takiej integracji są ogromne. W systemach CRM zasilanych AI handlowcy otrzymują podpowiedzi, który lead jest najbardziej obiecujący (AI scoring), jakie produkty rekomendować klientowi, a nawet gotowe szkice maili ofertowych wygenerowane przez model językowy. Wsparcie AI oznacza też automatyczne logowanie interakcji z klientem czy analizę sentymentu wypowiedzi klienta (czy jest zadowolony, zirytowany?). Z kolei w systemach ERP AI pomaga optymalizować łańcuch dostaw (lepsze prognozy popytu i poziomu zapasów), wykrywać anomalie finansowe, usprawniać planowanie produkcji czy automatycznie porównywać oferty dostawców. Według analiz, ponad połowa firm wdrożyła już systemy CRM wzbogacone o AI – co więcej, firmy te są o 83% bardziej skłonne przekroczyć swoje cele sprzedażowe dzięki lepszemu wykorzystaniu danych o klientach. To pokazuje realny wpływ AI na core biznesu. Integracja AI z systemami klasy CRM/ERP często wymaga jednak fachowego podejścia – identyfikacji właściwych punktów, gdzie AI doda najwięcej wartości, dostosowania modeli do danych firmy oraz zapewnienia płynnej współpracy nowej „inteligencji” z istniejącymi procesami. Przykładem udanego wdrożenia może być projekt, gdzie TTMS wprowadziło system AI zintegrowany z Salesforce CRM, automatycznie analizujący zapytania ofertowe (RFP) i oceniający kluczowe kryteria. Rozwiązanie to znacząco usprawniło proces ofertowania – AI przyspieszyła podejmowanie decyzji i alokację zasobów potrzebnych do przygotowania oferty. To realny dowód, że dobrze zintegrowana AI potrafi odciążyć pracowników (tu: dział sprzedaży) od czasochłonnych analiz dokumentów i pozwala skupić się na budowaniu relacji z klientem. Podobne wdrożenia AI stają się udziałem coraz większej liczby firm – integrują one np. chatboty oparte na AI z systemami obsługi klienta, moduły uczenia maszynowego z systemami zarządzania zapasami czy AI w finansach, łączącą się z ERP w celu automatycznej klasyfikacji wydatków. W rezultacie strategia AI powinna zakładać bliskie splecenie AI z podstawową infrastrukturą IT firmy, tak aby inteligencja sztuczna przenikała procesy end-to-end zamiast działać w oderwaniu od nich. 4. Generatywna AI – od ChatGPT po własne modele Generatywna sztuczna inteligencja zyskała ogromny rozgłos w latach 2023–2024 za sprawą modeli pokroju GPT-4 (ChatGPT), DALL-E czy innych systemów zdolnych do tworzenia nowych treści – tekstów, obrazów, kodu – na poziomie zbliżonym do ludzkiego. Dla dużych firm generatywna AI otwiera zupełnie nowe możliwości, dlatego powinna stać się ważnym elementem strategii na kolejne lata. Zastosowania są bardzo szerokie: automatyzacja tworzenia treści marketingowych, generowanie spersonalizowanych ofert dla klientów, tworzenie chatbotów potrafiących prowadzić naturalny dialog, wspomaganie działów R&D (np. generowanie i testowanie koncepcji nowych produktów), a nawet pomoc w programowaniu („sztuczny programista” podpowiadający kod). Już dziś 71% organizacji deklaruje regularne wykorzystanie generatywnej AI w co najmniej jednym obszarze działalności (wzrost z 65% na początku 2024 roku). Oznacza to, że generatywne modele bardzo szybko przeszły z fazy ciekawostki do praktycznych wdrożeń w biznesie. Dla liderów transformacji cyfrowej generatywna AI to podwójne wyzwanie: z jednej strony ogromna szansa na innowacje, z drugiej – potrzeba ostrożności i etyki (o czym za chwilę). Trendy wskazują, że w nadchodzących latach firmy będą budować własne modele generatywne wyspecjalizowane w ich domenie (np. model wygeneruje raport finansowy na podstawie danych firmy czy asystenta do obsługi wewnętrznej wiedzy korporacyjnej). Już teraz powstają rozwiązania GenAI-as-a-Service w chmurze, które pozwalają trenować modele na własnych danych z zapewnieniem poufności. Generatywna AI zmienia też zasady gry w obszarze obsługi klienta – chatbot nowej generacji może rozwiązać znacznie bardziej złożone problemy klientów, łącząc się przy tym z wewnętrznymi systemami firmy. Ważnym trendem jest także wykorzystanie AI generatywnej w narzędziach pracy – np. asystenci oparci na GPT pojawiają się w pakietach biurowych, ułatwiając tworzenie podsumowań, prezentacji czy analiz. Wpływa to na wydajność pracowników, niejako „podwajając” zasoby ludzkie: PwC przewiduje, że zastosowanie agentów AI może dać efekt równoważny podwojeniu liczebności zespołu dzięki automatyzacji zadań rutynowych. Przykładem zastosowania generatywnej AI w dużej firmie może być case study TTMS z branży automotive, gdzie opracowano PoC z użyciem Azure OpenAI (GPT-4) do automatycznego przetwarzania zapytań o parametry pojazdów i kalkulacji rabatów. Taka inteligentna aplikacja jest w stanie na podstawie opisu konfiguracji samochodu wygenerować optymalną ofertę cenową w kilka sekund – coś, co wcześniej wymagało ręcznej analizy cenników i tabel rabatowych. To pokazuje, że generatywna AI potrafi wspomóc sprzedaż i wycenę w czasie rzeczywistym, podnosząc tempo działania biznesu. Podsumowując, generative AI to trend, którego duże firmy nie mogą ignorować. W strategii AI na 2025+ warto uwzględnić pilotażowe wdrożenia narzędzi generatywnych tam, gdzie mogą one przynieść najszybszy zwrot (np. content marketing, obsługa klienta, wsparcie developerów). Należy jednocześnie zadbać o ramy zarządzania takimi modelami – od kontroli jakości generowanych treści po zabezpieczenia przed wygenerowaniem niepożądanych danych. Ci, którzy pierwsi nauczą się efektywnie wykorzystywać generatywną AI w swojej działalności, zyskają przewagę innowatorów i znacznie przyspieszą swoją transformację cyfrową. 5. Etyka i odpowiedzialność AI Włączenie AI do strategii biznesowej na szeroką skalę wymaga równie dużej uwagi poświęconej kwestiom etycznym i odpowiedzialnemu rozwojowi AI. Im bardziej algorytmy decydują o ważnych sprawach (np. przyznawanie kredytu, diagnoza medyczna, selekcja CV kandydatów), tym głośniej padają pytania: czy AI podejmuje sprawiedliwe i niewykluczające decyzje? Czy jest przejrzysta i wytłumaczalna? Czy dane klientów są należycie chronione?. Liderzy dużych firm muszą zadbać, by AI działała zgodnie z zasadami etyki, inaczej narażają organizację na ryzyka prawne (nadchodzące regulacje, jak EU AI Act), reputacyjne i biznesowe. Na znaczeniu zyskuje koncepcja Responsible AI – czyli zestawu praktyk i zasad, które mają zapewnić, że rozwijane modele są pozbawione niepożądanych uprzedzeń, a ich działanie jest transparentne i zgodne z regulacjami. ROI z AI zależy od przyjęcia zasad Responsible AI – zauważają eksperci PwC. Innymi słowy, inwestycje w AI przyniosą pełne korzyści tylko wtedy, gdy klienci i partnerzy obdarzą te systemy zaufaniem. Tymczasem sporo jest tu do zrobienia – choć 75% kadry kierowniczej uważa kwestie etyczne AI za bardzo ważne, to jednocześnie tylko 40% klientów i obywateli ufa firmom co do odpowiedzialnego wykorzystywania przez nie AI. Widzimy więc wyraźną lukę między intencjami a odbiorem społecznym. Organizacje muszą tę lukę zasypać poprzez konkretne działania: tworzenie kodeksów etycznych AI, powoływanie komisji nadzoru nad algorytmami, szkolenia z nieświadomych biasów danych, wdrażanie zasad AI Governance i monitorowanie modeli pod kątem ich decyzji. Na szczęście trend jest pozytywny – świadomość problemów rośnie. Aż 90% firm przyznało, że spotkało się z etycznym „potknięciem” AI w swojej działalności (np. stronnicze wskazania systemu rekrutacyjnego), co skłania do wypracowania lepszych praktyk. Wzrosła świadomość konkretnych zagadnień: np. 78% menedżerów jest już świadomych znaczenia wyjaśnialności AI (wobec 32% rok wcześniej). W strategii AI na 2025 rok i dalej należy więc uwzględnić komponent etyka AI by design – od początku planować wdrożenia tak, by były przejrzyste, sprawiedliwe i zgodne z prawem. Dotyczy to także wykorzystania danych: AI nie powinna naruszać prywatności ani zasad bezpieczeństwa informacji. Firmy, które postawią na odpowiedzialną AI, nie tylko zminimalizują ryzyko, ale zyskają przewagę – zbudują większe zaufanie klientów, a ich markę będzie wyróżniać wiarygodność. To wszystko przekłada się na długoterminową strategię AI zgodną z wartościami i zrównoważonym rozwojem biznesu. 6. Skalowalność wdrożeń AI w całej organizacji Ostatnim, lecz absolutnie kluczowym trendem (a zarazem wyzwaniem) jest skalowanie rozwiązań AI w ramach całej organizacji. Wiele dużych firm ma za sobą udane pilotażowe wdrożenia AI – prototypy modeli czy ograniczone rollouty np. w jednym dziale. Jednak aby AI naprawdę zmieniła biznes, nie może pozostać izolowanym eksperymentem. Strategia AI powinna obejmować plan przejścia od PoC (proof of concept) do produkcyjnego użycia na szeroką skalę, we wszystkich miejscach, gdzie technologia przynosi wartość. A z tym bywa problem – jak pokazują badania IDC, aż 88% projektów AI grzęźnie na etapie pilotażu i nie trafia do produkcji w skali całej firmy. Innymi słowy, statystycznie tylko 4 inicjatywy AI na 33 udaje się z powodzeniem rozwinąć globalnie. Przyczyny bywają różne: brak klarownych celów biznesowych dla projektu, niedostateczna jakość danych lub infrastruktury, trudności z integracją rozwiązania z istniejącymi systemami, a także niedobór talentów (brak ekspertów od MLOps, data science). W 2025 roku duże organizacje kładą więc nacisk na skalowalność i utrzymanie AI. Pojęcia takie jak MLOps (Machine Learning Operations) zyskują na popularności – oznaczają zestaw praktyk i narzędzi pozwalających zarządzać cyklem życia modeli (od prototypu, przez testy, po wdrożenie i monitoring) podobnie jak zarządza się oprogramowaniem. Liderzy IT zdają sobie sprawę, że potrzebne jest odpowiednie zaplecze: chmurowe platformy AI, które umożliwią szybkie zwiększenie mocy obliczeniowych na potrzeby trenowania modeli, repozytoria funkcji i modeli do ponownego wykorzystania w różnych projektach, mechanizmy automatycznego skalowania aplikacji AI gdy rośnie liczba użytkowników lub danych. Firmy, którym udało się zbudować taką “fabrykę AI”, odnotowują dużo większy zwrot z inwestycji – osiągają efekt skali: jeśli jeden model oszczędza 1 mln zł, to wdrożenie podobnych modeli w 10 obszarach da już 10 mln zł korzyści. Badania McKinsey potwierdzają, że liderzy wdrożeń AI używają AI w średnio 3 funkcjach biznesowych, podczas gdy reszta ogranicza się do pojedynczych zastosowań. W praktyce oznacza to, że firmy te potrafią powielać sukcesy – np. model AI sprawdzony w dziale sprzedaży łatwiej adaptują później w dziale obsługi posprzedażowej itd. Skalowalność to również zmiana kultury organizacyjnej – aby AI przeniknęła firmę, pracownicy muszą być przeszkoleni i przekonani do współpracy z AI, zespoły międzydziałowe powinny wspólnie realizować projekty (biznes + IT + analitycy), a zarząd powinien aktywnie patronować inicjatywom AI. Jak wskazuje McKinsey, zaangażowanie CEO w nadzór nad projektami AI silnie koreluje z uzyskaniem wyższego wpływu AI na wyniki firmy. Innymi słowy, skalowanie AI to zadanie strategiczne, a nie tylko techniczne – wymaga wizji, inwestycji i koordynacji na poziomie całej organizacji. W strategii na lata 2025+ należy więc uwzględnić: plan budowy infrastruktury i kompetencji do skalowania AI, wybór odpowiednich platform (np. narzędzia do automatyzacji wdrożeń modeli), ustanowienie mierników sukcesu (KPI) dla projektów AI oraz procesu ich ewaluacji przed ekspansją. Firmy, które tego dokonają, zamienią pojedyncze wdrożenia AI w trwałą przewagę – AI stanie się częścią ich „DNA” organizacyjnego, a nie tylko dodatkiem. W rezultacie transformacja cyfrowa będzie napędzana na wszystkich poziomach przez rozwiązania AI dla biznesu – od operacji, przez analitykę, po interakcje z klientem. Gotowi na strategię AI 2025? Przyszłość dużych organizacji bez wątpienia będzie kształtowana przez powyższe trendy AI: od powszechnej automatyzacji procesów, przez predykcyjne podejście do danych, integrację AI w systemach, generatywne innowacje, po nacisk na etykę i skalowanie rozwiązań. Każdy z tych elementów powinien znaleźć odzwierciedlenie w Twojej strategii AI na nadchodzące lata. Zastosowanie ich w praktyce pozwoli usprawnić transformację cyfrową biznesu i utrzymać przewagę konkurencyjną w świecie po 2025 roku. Skontaktuj się z nami – eksperci TTMS pomogą Ci przełożyć te trendy na konkretne działania. Wspólnie opracujemy skuteczną strategię AI dla Twojej firmy i zrealizujemy wdrożenia AI na miarę jej potrzeb. Dzięki wsparciu doświadczonego partnera maksymalnie wykorzystasz potencjał sztucznej inteligencji, zapewniając swojej organizacji wzrost i innowacyjność w erze cyfrowej. Czym jest hiperautomatyzacja i czym różni się od tradycyjnej automatyzacji? Hiperautomatyzacja to zaawansowane podejście do automatyzacji procesów, które łączy technologie takie jak AI, uczenie maszynowe, robotyczną automatyzację procesów (RPA) i inteligentne przepływy pracy w celu zautomatyzowania jak największej liczby procesów biznesowych. W przeciwieństwie do tradycyjnej automatyzacji, która zazwyczaj koncentruje się na powtarzalnych zadaniach, hiperautomatyzacja integruje wiele systemów i źródeł danych w celu optymalizacji całych procesów end-to-end, umożliwiając ciągłe doskonalenie i większą skalowalność. Czym właściwie jest sztuczna inteligencja generatywna i w jaki sposób przedsiębiorstwa mogą ją wykorzystać? Generative AI odnosi się do modeli AI zdolnych do tworzenia nowej treści — takiej jak tekst, obrazy lub kod — na podstawie danych treningowych. Przykłady obejmują ChatGPT i DALL·E. Firmy wykorzystują generative AI do automatyzacji tworzenia treści, personalizacji komunikacji z klientami, wspierania rozwoju produktów i wspomagania inżynierii oprogramowania. Umożliwia szybszą innowację i poprawia wydajność w zakresie funkcji marketingu, sprzedaży i obsługi klienta. Co oznacza MLOps i dlaczego jest ważny? MLOps, skrót od Machine Learning Operations, to zestaw praktyk, których celem jest usprawnienie rozwoju, wdrażania, monitorowania i zarządzania modelami uczenia maszynowego. Podobnie jak DevOps w inżynierii oprogramowania, MLOps zapewnia, że modele AI są stale integrowane, testowane i aktualizowane w sposób skalowalny i bezpieczny. Jest to niezbędne dla organizacji, które chcą przejść od pilotażowych projektów AI do implementacji na dużą skalę, gotowych do produkcji w różnych działach. Why is explainability in AI so important? Dlaczego wyjaśnialność jest tak ważna w sztucznej inteligencji? Jakie ryzyka wiążą się z wdrażaniem sztucznej inteligencji i jak można je ograniczyć? Wdrożenie AI wiąże się z ryzykiem, takim jak stronniczość danych, brak przejrzystości, obawy dotyczące prywatności danych i niezamierzone konsekwencje w podejmowaniu decyzji. Ryzyko to można złagodzić poprzez odpowiedzialne praktyki AI — w tym jasne ramy zarządzania, ciągły monitoring, wytyczne etyczne i edukację użytkowników. Zaangażowanie zespołów multidyscyplinarnych i zapewnienie nadzoru ludzkiego to również kluczowe strategie utrzymania kontroli nad procesami opartymi na AI.
Czytaj
Czym jest Temporary Chat w ChatGPT? Wszystko o nowym „trybie incognito”
Wraz ze wzrostem popularności narzędzi AI, takich jak ChatGPT, użytkownicy coraz częściej poszukują większej kontroli nad swoimi danymi i interakcjami. Jedną z funkcji wspierających prywatność i swobodniejsze korzystanie z narzędzia jest Temporary Chat. Ale czym dokładnie jest Czat Tymczasowy w ChatGPT i jak działa? W tym artykule wyjaśniamy jego cel, zalety, ograniczenia i dostępność — aby pomóc Ci zdecydować, czy to rozwiązanie jest dla Ciebie. Czym jest Czat Tymczasowy? Czat Tymczasowy w ChatGPT to rozmowa, która nie jest zapisywana w historii czatów. W przeciwieństwie do zwykłych czatów, te sesje nie pojawiają się na pasku bocznym i nie są wykorzystywane do trenowania modeli OpenAI (chyba że wyrazisz zgodę na udostępnienie opinii). Czaty tymczasowe są idealne do krótkich, jednorazowych interakcji, podczas których nie chcesz przechowywać kontekstu ani danych osobowych. Potraktuj je jak „tryb incognito” ChatGPT. Zalety korzystania z Czatu Tymczasowego Oto kluczowe korzyści korzystania z Czatu Tymczasowego: 1. Większa prywatność Czaty tymczasowe nie są zapisywane w historii konta. Możesz zadawać pytania bez obawy, że rozmowa zostanie zapamiętana lub wykorzystana później. 2. Brak wpływu na dane treningowe OpenAI domyślnie nie wykorzystuje rozmów z czatów tymczasowych do trenowania modeli, co zwiększa poziom ochrony prywatności. 3. Nowy początek za każdym razem Każdy czat tymczasowy zaczyna się od zera. ChatGPT nie pamięta poprzednich wiadomości, co jest idealne dla osób oczekujących neutralnych i niezależnych odpowiedzi. 4. Szybko i wygodnie Nie musisz zarządzać historią ani jej usuwać — wszystko znika automatycznie po zakończeniu sesji. Dla kogo jest Czat Tymczasowy? Czaty tymczasowe przydadzą się m.in. dla: Użytkowników dbających o prywatność, którzy nie chcą pozostawiać cyfrowych śladów. Nowych użytkowników, którzy testują narzędzie bez zakładania konta lub długoterminowego korzystania. Profesjonalistów pracujących z poufnymi lub wrażliwymi tematami. Studentów i badaczy szukających szybkich odpowiedzi lub weryfikujących fakty. Deweloperów testujących prompty w odizolowany sposób. Gdzie znaleźć opcję Czatu Tymczasowego? Aby rozpocząć czat tymczasowy w ChatGPT: Wejdź na ChatGPT i zaloguj się na swoje konto. Kliknij przycisk „+ Nowy czat”. Po prawej stronie u góry znajdź opcję „Temporary Chat” Rozpocznij rozmowę — sesja nie zostanie zapisana w historii. W niektórych przypadkach możesz również korzystać z czatu tymczasowego bez logowania, poprzez specjalne linki. Ograniczenia Czatów Tymczasowych Mimo zalet, czaty tymczasowe mają także swoje ograniczenia: Brak pamięci i ciągłości: Model nie zapamiętuje poprzednich wiadomości po zakończeniu sesji. Ograniczona personalizacja: Ponieważ czat jest bezstanowy, odpowiedzi nie są dopasowywane na podstawie wcześniejszych interakcji. Niedostępne funkcje: Niektóre zaawansowane opcje powiązane z pamięcią lub instrukcjami niestandardowymi mogą być niedostępne. Brak możliwości odzyskania historii: Po zamknięciu czatu nie da się go przywrócić. W jakich planach dostępny jest Czat Tymczasowy? Czat Tymczasowy jest dostępny we wszystkich planach, w tym: ✅ Plan darmowy (GPT-3.5) – pełna dostępność. ✅ ChatGPT Plus (GPT-4) – wraz z dostępem do zaawansowanych funkcji. Uwaga: Chociaż wszyscy użytkownicy mają dostęp do czatu tymczasowego, dostęp do GPT-4 i innych funkcji premium zależy od wybranego planu. Podsumowanie Czat Tymczasowy to potężne i elastyczne narzędzie, które daje użytkownikom większą kontrolę nad danymi i prywatnością. Niezależnie od tego, czy poruszasz wrażliwe tematy, czy po prostu eksplorujesz możliwości AI bez zobowiązań — to rozwiązanie zapewnia bezpieczne i dyskretne środowisko do rozmowy. Szukasz prywatnego czatu bez zobowiązań? Czat Tymczasowy będzie idealnym rozwiązaniem. 💡 Wskazówka: Chcesz zachować prywatność i korzystać z funkcji pamięci, gdy tego potrzebujesz? Możesz włączać lub wyłączać pamięć czatu w ustawieniach. Chcesz wyjść poza Czat Tymczasowy? Czat Tymczasowy to świetny punkt wyjścia do bezpiecznych i jednorazowych rozmów, ale prawdziwy potencjał narzędzi takich jak ChatGPT ujawnia się, gdy wspierają one rozwój biznesu. Niezależnie od tego, czy interesuje Cię automatyzacja, obsługa klienta, czy podejmowanie decyzji na podstawie danych — pomożemy Ci wykorzystać możliwości AI. W Transition Technologies MS (TTMS) tworzymy szyte na miarę rozwiązania AI dla biznesu — od prototypów, przez pilotaże, aż po wdrożenia na poziomie enterprise, z wykorzystaniem narzędzi takich jak ChatGPT, Azure OpenAI i wiele więcej. Sprawdź, jak możemy pomóc Twojej firmie rozwijać się dzięki AI →
Czytaj
Zobaczyć więcej niż człowiek – AI jako analityk pola walki
Współczesne pole walki to nie tylko fizyczna przestrzeń, ale również dynamiczne środowisko cyfrowe, w którym dane i ich interpretacja odgrywają kluczową rolę. W dobie rosnącej liczby sensorów, dronów, kamer i systemów radarowych, wojsko dysponuje bezprecedensową ilością informacji. Problemem nie jest już brak danych, lecz ich efektywna analiza. Tu wkracza sztuczna inteligencja (AI), która rewolucjonizuje podejście do rozpoznania i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. AI jako cyfrowy zwiadowca Tradycyjne metody analizy danych wywiadowczych są czasochłonne i podatne na błędy ludzkie. AI zmienia zasady gry, umożliwiając: automatyczne rozpoznawanie obiektów na zdjęciach satelitarnych i wideo, wykrywanie anomalii w ruchach wojsk i aktywności jednostek, identyfikację wzorców zachowań wroga na podstawie danych historycznych, analizę dźwięku, obrazu i danych z sensorów w czasie rzeczywistym, klasyfikację i priorytetyzację zagrożeń w oparciu o modele ryzyka. Dzięki zastosowaniu uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia (DL), systemy AI potrafią nie tylko identyfikować pojazdy, broń czy infrastrukturę wojskową, ale również odróżniać obiekty cywilne od militarnych z dużą dokładnością. Algorytmy analizujące obrazy mogą błyskawicznie porównywać aktualne dane z archiwalnymi w celu wykrycia zmian sugerujących aktywność militarną. Przykład: system AI może wykryć nowo pojawiające się stanowisko rakietowe, analizując różnice pomiędzy kolejnymi zdjęciami satelitarnymi tej samej lokalizacji. AI wspiera decyzje, nie zastępuje dowódców Sztuczna inteligencja nie podejmuje decyzji za dowódcę, ale dostarcza mu gotowe analizy i rekomendacje, które mogą stanowić podstawę szybkiego i trafnego działania. Tzw. „inteligentne pulpity dowodzenia” zintegrowane z systemami AI umożliwiają: analizę trajektorii pocisków i przewidywanie ich punktu uderzenia, ocenę ryzyka dla poszczególnych jednostek i rejonów działań, tworzenie dynamicznych map sytuacyjnych z uwzględnieniem ruchu przeciwnika, korelację danych z różnych źródeł, takich jak: radary (Radar): dostarczają informacji o ruchu jednostek i obiektów w czasie rzeczywistym, SIGINT (Signals Intelligence): analizuje przechwycone sygnały elektroniczne, np. komunikację radiową wroga, HUMINT (Human Intelligence): obejmuje dane pochodzące od agentów, żołnierzy i lokalnych informatorów, OSINT (Open Source Intelligence): wykorzystuje informacje dostępne publicznie, np. z mediów społecznościowych, artykułów prasowych, transmisji na żywo. Radar: provides real-time movement tracking, SIGINT (Signals Intelligence): analyzes intercepted electronic signals, e.g., enemy radio communication, HUMINT (Human Intelligence): includes data from agents, soldiers, and local informants, OSINT (Open Source Intelligence): utilizes publicly available data from social media, news, and live feeds. AI wspiera też proces planowania misji poprzez analizę scenariuszy „co jeśli”, np. co się stanie, jeśli przeciwnik przesunie swoje jednostki o 10 km na zachód – czy nasze siły zachowają przewagę? Takie narzędzia znacząco zwiększają świadomość sytuacyjną (situational awareness), co jest kluczowe w warunkach szybkiej eskalacji konfliktu. Przykłady zastosowania AI w wojsku na świecie Project Maven (USA): program Departamentu Obrony USA, który wykorzystuje AI do automatycznej analizy materiałów wideo z dronów. Celem jest wykrywanie obiektów i podejrzanych zachowań bez udziału analityka. NATO Allied Command Transformation: wykorzystanie systemów AI do wspierania procesów decyzyjnych w środowiskach wielodomenowych (ląd, powietrze, morze, cyberprzestrzeń, przestrzeń kosmiczna). Izrael: armia izraelska wykorzystuje AI do łączenia danych wywiadowczych w czasie rzeczywistym, co pozwala na przeprowadzanie precyzyjnych ataków w ciągu minut od wykrycia celu. Zastosowanie TTMS w projektach AI dla sektora obronnego Transition Technologies MS (TTMS) dostarcza rozwiązania z zakresu analityki danych, przetwarzania obrazu oraz sztucznej inteligencji, które wspierają instytucje sektora obronnego. Nasze doświadczenie obejmuje: projektowanie i wdrażanie modeli AI dopasowanych do specyfiki wojskowej (np. klasyfikacja obiektów, detekcja zmian, analityka predykcyjna), integrację z istniejącą infrastrukturą systemową i sprzętową, zapewnienie zgodności z normami bezpieczeństwa i przepisami (w tym NIS2), tworzenie aplikacji wspierających analizę danych z wielu źródeł: radarów, dronów, sensorów optycznych i akustycznych. Rozwijane przez nas systemy umożliwiają szybsze i bardziej precyzyjne przetwarzanie danych, co w warunkach pola walki może oznaczać realną przewagę operacyjną, krótszy czas reakcji i ograniczenie strat własnych. Przyszłość: przewidywanie działań wroga i autonomiczne operacje Najbardziej zaawansowane systemy AI nie tylko analizują to, co się dzieje tu i teraz, ale także potrafią przewidywać możliwe scenariusze na podstawie wzorców z przeszłości i bieżących danych. Modele predykcyjne, oparte na deep learningu i analizie wieloczynnikowej, mogą wspierać: wykrywanie przygotowań do ofensywy, przewidywanie tras przemieszczania się jednostek przeciwnika, ocenę gotowości bojowej przeciwnika, automatyzację reakcji obronnych, np. poprzez systemy C-RAM (Counter Rocket, Artillery, and Mortar) – są to zautomatyzowane systemy obrony, które wykrywają, śledzą i neutralizują nadlatujące pociski artyleryjskie, rakietowe i moździerzowe zanim osiągną cel. C-RAM wykorzystuje połączenie radarów, systemów śledzenia i szybkostrzelnej broni (np. system Phalanx), a AI może usprawniać proces wykrywania i klasyfikacji zagrożeń oraz decydować o momencie użycia broni. W perspektywie kilku lat AI będzie również stanowić podstawę dla działań autonomicznych jednostek bojowych – pojazdów lądowych, powietrznych i morskich, które będą samodzielnie analizować sytuację i wykonywać misje w warunkach dużej niepewności. Sztuczna inteligencja nie jest już futurystyczną wizją, lecz realnym narzędziem wspierającym bezpieczeństwo państw. TTMS, jako partner technologiczny, aktywnie uczestniczy w tej transformacji, oferując sprawdzone rozwiązania dopasowane do potrzeb sektora obronnego. Chcesz wiedzieć, jak AI może wesprzeć Twoje przedsięwzięcia? Skontaktuj się z nami! Czym jest system Phalanx? System Phalanx to zautomatyzowany system obrony bezpośredniej (CIWS – Close-In Weapon System), stosowany głównie na okrętach wojennych, ale także w wersji lądowej. Jego zadaniem jest neutralizacja nadlatujących zagrożeń, takich jak rakiety, pociski artyleryjskie czy moździerzowe, zanim uderzą w cel. Składa się z radaru oraz szybkostrzelnego działka kalibru 20 mm, które automatycznie śledzi i niszczy cele. W systemach C-RAM wykorzystywany jest jako jeden z elementów końcowej linii obrony. W jaki sposób armia izraelska wykorzystuje AI do łączenia danych wywiadowczych w czasie rzeczywistym? Armia izraelska integruje dane pochodzące z różnych źródeł wywiadowczych (SIGINT, HUMINT, drony, satelity, kamery) przy pomocy systemów opartych na AI. Algorytmy analizują dane w czasie rzeczywistym, identyfikując potencjalne zagrożenia i cele, co pozwala na szybkie podejmowanie decyzji i wykonanie ataków precyzyjnych. Dzięki temu możliwe jest skrócenie czasu od wykrycia celu do jego neutralizacji do kilku minut. Co to jest NIS2? NIS2 to zaktualizowana dyrektywa Unii Europejskiej w sprawie bezpieczeństwa sieci i informacji, która zastępuje wcześniejszą NIS1. Wprowadza szersze obowiązki w zakresie cyberbezpieczeństwa dla operatorów usług kluczowych (w tym z sektora obronnego) i dostawców usług cyfrowych. Nakłada m.in. obowiązki w zakresie zarządzania ryzykiem, raportowania incydentów oraz weryfikacji łańcucha dostaw. Co to są systemy C-RAM? C-RAM (Counter Rocket, Artillery, and Mortar) to systemy obrony przeciwko rakietom, pociskom artyleryjskim i moździerzowym. Wykrywają nadlatujące zagrożenia, śledzą ich trajektorię i neutralizują je w locie, zanim osiągną cel. Wykorzystują zaawansowane radary, systemy optyczne oraz uzbrojenie takie jak Phalanx CIWS. AI może wspomagać systemy C-RAM, automatyzując proces wykrywania i decydowania o uruchomieniu ognia. Co to jest SIGINT? SIGINT (Signals Intelligence) to wywiad sygnałowy, polegający na przechwytywaniu i analizie sygnałów elektromagnetycznych – zarówno komunikacyjnych (np. rozmowy radiowe), jak i niekomunikacyjnych (np. sygnały radarowe). AI może analizować ogromne ilości danych z SIGINT, wychwytując anomalie i wzorce wskazujące na aktywność wojskową. Co to jest HUMINT? HUMINT (Human Intelligence) to wywiad osobowy, oparty na informacjach uzyskiwanych od ludzi – agentów, żołnierzy, lokalnych informatorów. Choć trudniejszy do zautomatyzowania, AI może wspierać HUMINT przez analizę spójności raportów, tłumaczenie języków i korelację z innymi danymi wywiadowczymi. Co to jest OSINT? OSINT (Open Source Intelligence) to wywiad oparty na ogólnodostępnych źródłach – takich jak media społecznościowe, wiadomości, transmisje, zdjęcia satelitarne w otwartych serwisach. AI odgrywa tu istotną rolę w przeszukiwaniu i filtrowaniu ogromnych ilości danych, identyfikując istotne informacje i trendy w czasie rzeczywistym.
Czytaj
AI i Copilot w Power BI – Jak sztuczna inteligencja zmienia analizę danych
Rozwój sztucznej inteligencji (AI) znacząco wpłynął na sposób analizowania i prezentowania danych w biznesie. Microsoft Copilot w Power BI to zaawansowane narzędzie oparte na AI, które automatyzuje proces tworzenia raportów, interpretacji danych i wykrywania anomalii, sprawiając, że analiza danych staje się bardziej intuicyjna i dostępna dla każdego użytkownika – niezależnie od poziomu jego technicznych umiejętności. Czym jest Microsoft Copilot w Power BI? Microsoft Copilot to zaawansowany asystent AI, który jest częścią ekosystemu Microsoftu i znajduje zastosowanie w wielu aplikacjach, w tym w Power BI. W kontekście Power BI Copilot pełni rolę narzędzia wspierającego użytkowników w analizie danych, generowaniu raportów oraz interpretacji wyników bez konieczności manualnego tworzenia zapytań czy konfiguracji wizualizacji. Pozwala użytkownikom na komunikowanie się z danymi w sposób naturalny – poprzez wpisywanie pytań w języku angielskim – a następnie automatycznie generuje odpowiednie raporty i wnioski. Dzięki niemu można tworzyć dashboardy, analizować trendy i szybko reagować na zmiany rynkowe bez konieczności znajomości kodowania DAX czy M. Microsoft zdecydował się na integrację Copilota z Power BI w odpowiedzi na potrzeby firm, które dążą do automatyzacji i uproszczenia analizy danych. Narzędzie to zostało zaprojektowane z myślą o przyspieszeniu procesów biznesowych, eliminacji błędów ludzkich i ułatwieniu podejmowania strategicznych decyzji opartych na danych. Jak uzyskać dostęp do Copilota w Power BI? Copilot w Power BI jest dostępny dla użytkowników posiadających licencję Power BI Premium lub Power BI Pro oraz dostęp do platformy Microsoft Fabric. Aby aktywować Copilot, administrator organizacji musi włączyć go w ustawieniach Microsoft Fabric. Wersja zapoznawcza Copilota jest stopniowo wdrażana w różnych regionach, więc niektórzy użytkownicy mogą nie mieć jeszcze do niego dostępu. Jak włączyć Copilot w Power BI? Przejdź do Power BI Service. Wejdź w Ustawienia administratora. W sekcji Microsoft Fabric znajdź opcję Copilot. Włącz Copilota dla organizacji i przypisz dostęp użytkownikom. Jakie są wymagania Copilota w Power BI? Aby korzystać z Copilota, użytkownicy muszą spełnić wszystkie poniższe wymagania: Licencja Power BI Pro lub Power BI Premium Konto Microsoft Entra ID (dawniej Azure AD) Uprawnienia administratora do włączenia Copilota w Power BI Service Dostęp do Microsoft Fabric Korzystanie z najnowszej wersji Power BI Desktop Jakie są funkcje Copilota w Power BI? Microsoft Copilot w Power BI oferuje szeroki zakres funkcjonalności, które usprawniają analizę danych, raportowanie i podejmowanie decyzji biznesowych. Jego główną zaletą jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji procesów analitycznych, co eliminuje potrzebę ręcznego przygotowywania raportów czy analizowania skomplikowanych zapytań. Copilot integruje się z interfejsem Power BI, umożliwiając użytkownikom interakcję za pomocą języka naturalnego. Oto kluczowe funkcje, które sprawiają, że Copilot jest potężnym narzędziem analitycznym: 1. Tworzenie raportów na podstawie zapytań w języku naturalnym Copilot umożliwia użytkownikom tworzenie raportów bez konieczności ręcznego definiowania źródeł danych, wyboru wizualizacji czy konfiguracji filtrów. Wystarczy wpisać pytanie, np. „Pokaż mi sprzedaż w podziale na regiony za ostatnie trzy miesiące”, a Copilot automatycznie wygeneruje odpowiedni raport i dostosuje formatowanie danych. Użytkownicy mogą także edytować raporty poprzez proste polecenia tekstowe, np. „Dodaj wykres liniowy do raportu” lub „Zmień oś X na daty sprzedaży”. 2. Generowanie narracji i interpretacji wyników Copilot nie tylko tworzy wizualizacje, ale również dostarcza opisowe podsumowania kluczowych wniosków z analizy. Dzięki tej funkcji użytkownicy mogą szybko zrozumieć trendy i anomalie w danych bez konieczności przeprowadzania szczegółowej analizy. Na przykład, jeśli raport pokazuje nagły wzrost sprzedaży w jednym regionie, Copilot może wygenerować komentarz w stylu: „Sprzedaż w regionie północnym wzrosła o 15% w ostatnim kwartale, co wynika głównie ze zwiększonej liczby zamówień od klientów B2B.” 3. Sugestie dotyczące wizualizacji Copilot pomaga użytkownikom wybrać najlepszą metodę wizualizacji danych, analizując strukturę raportu i charakter danych. Jeśli użytkownik nie jest pewien, jak najlepiej przedstawić dane, Copilot może zaproponować różne typy wykresów i tabel. Na przykład, jeśli dane dotyczą trendów sprzedażowych, Copilot może zasugerować wykres liniowy lub wykres kolumnowy, natomiast w przypadku danych demograficznych – mapę ciepła lub diagram kołowy. 4. Identyfikacja trendów i anomalii Copilot wykorzystuje algorytmy AI do wykrywania nietypowych wzorców i odchyleń w danych. Dzięki temu użytkownicy mogą automatycznie identyfikować obszary wymagające uwagi, np. nagłe spadki przychodów, wzrost kosztów operacyjnych czy nieregularności w wynikach sprzedaży. Copilot nie tylko wskazuje te anomalie, ale także sugeruje możliwe przyczyny i działania, jakie można podjąć w celu ich wyjaśnienia lub złagodzenia ich skutków. 5. Automatyczna analiza korelacji między danymi Dzięki AI Copilot może analizować związki między różnymi zmiennymi w zbiorze danych i wskazywać korelacje, które mogą mieć wpływ na wyniki biznesowe. Na przykład, Copilot może wykazać, że wzrost liczby odwiedzin na stronie internetowej firmy bezpośrednio przekłada się na większą liczbę zamówień w danym okresie. To pozwala firmom dostosować strategię marketingową i sprzedażową w oparciu o rzeczywiste dane. 6. Wsparcie dla analizy predykcyjnej Chociaż Copilot nie zastępuje w pełni rozwiązań opartych na zaawansowanych modelach uczenia maszynowego, oferuje pewne funkcje analizy predykcyjnej. Na podstawie historycznych danych sprzedażowych Copilot może np. przewidzieć przyszłe trendy zakupowe i wskazać potencjalne ryzyka związane z fluktuacją popytu. Działy finansowe mogą wykorzystywać tę funkcję do planowania budżetu i zarządzania zapasami. 7. Integracja z Microsoft Fabric i innymi usługami Copilot jest w pełni zintegrowany z ekosystemem Microsoft Fabric, co oznacza, że może korzystać z danych przechowywanych w różnych źródłach, takich jak Azure Data Lake, OneLake czy Microsoft Dataverse. Dzięki temu użytkownicy mają dostęp do pełniejszego obrazu sytuacji w organizacji i mogą tworzyć raporty uwzględniające dane z wielu różnych systemów. 8. Współpraca zespołowa i interaktywne sesje analityczne Copilot wspiera pracę zespołową, umożliwiając wspólne edytowanie raportów i dzielenie się analizami w czasie rzeczywistym. Użytkownicy mogą zadawać pytania w ramach interaktywnej sesji analitycznej i dynamicznie dostosowywać raporty do potrzeb zespołu. Dzięki temu praca nad raportami staje się bardziej efektywna, a podejmowanie decyzji szybsze. 9. Personalizacja wyników i preferencji użytkownika Copilot uczy się na podstawie interakcji użytkownika, co oznacza, że z czasem staje się coraz bardziej precyzyjny w dostarczaniu sugestii i analiz. Użytkownicy mogą dostosowywać sposób generowania raportów, określając preferencje dotyczące formatowania, poziomu szczegółowości analiz czy sposobu prezentacji danych. 10. Obsługa zaawansowanych zapytań i filtrowanie danych Copilot umożliwia zadawanie bardziej skomplikowanych pytań, uwzględniając zaawansowane warunki filtrowania. Na przykład, użytkownik może zapytać: „Pokaż mi sprzedaż tylko dla klientów z sektora technologicznego w USA, którzy złożyli zamówienie w ciągu ostatnich 6 miesięcy i których wartość zamówienia przekroczyła 10 000 USD.” Copilot natychmiast wygeneruje raport zawierający tylko istotne dane. Dzięki tym funkcjom Copilot w Power BI stanowi nieocenione narzędzie dla firm, które chcą maksymalnie wykorzystać swoje dane i podejmować trafne decyzje w oparciu o rzetelne analizy. Jego wszechstronność sprawia, że jest przydatny zarówno dla analityków danych, jak i dla menedżerów biznesowych, którzy potrzebują szybkiego dostępu do kluczowych informacji. Microsoft Copilot w Power BI oferuje szeroki zakres funkcjonalności, które ułatwiają pracę z danymi: Tworzenie raportów – użytkownik może wpisywać zapytania w języku naturalnym, a Copilot generuje wizualizacje i rekomendacje. Automatyczne generowanie narracji – Copilot analizuje dane i prezentuje kluczowe wnioski w formie opisowej. Identyfikacja trendów i anomalii – AI skanuje dane i wykrywa nietypowe wzorce. Sugestie dotyczące wizualizacji – podpowiada najlepsze sposoby przedstawienia danych. Interaktywne zapytania do zbiorów danych – użytkownicy mogą zadawać pytania bez konieczności pisania kodu DAX. Jakie są ograniczenia Copilota w wersji podstawowej? Obecnie Copilot w Power BI w wersji zapoznawczej (preview) ma kilka ograniczeń: Obsługuje tylko język angielski. Może generować raporty tylko na podstawie określonych typów danych. Wymaga aktywacji przez administratora. Jest dostępny tylko w wybranych regionach. Nie obsługuje wszystkich skomplikowanych modeli danych. Przykłady promptów dla Copilota w Power BI Oto przykłady zapytań, które użytkownicy mogą zadać Copilotowi: „Stwórz raport sprzedaży za ostatnie trzy miesiące z podziałem na regiony.” „Pokaż mi wykres trendów przychodów w tym roku.” „Jakie były największe zmiany w wynikach finansowych w ostatnim kwartale?” „Znajdź anomalie w danych sprzedażowych z ostatniego miesiąca.” Ile kosztuje Copilot w Power BI? Copilot w Power BI jest częścią licencji Power BI Premium oraz Power BI Pro. Obecnie jest dostępny w wersji zapoznawczej (preview), a pełne szczegóły dotyczące ceny mogą się zmieniać wraz z rozwojem funkcjonalności. W przyszłości Microsoft może wprowadzić dodatkowe opcje licencjonowania dla bardziej zaawansowanych użytkowników. Przykłady zastosowań AI i Copilota w biznesie Power BI i Copilot w marketingu Copilot w Power BI umożliwia firmom marketingowym analizowanie skuteczności kampanii reklamowych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu można identyfikować, które kanały przynoszą najlepsze wyniki, jakie segmenty klientów generują najwyższą konwersję oraz w których obszarach budżet marketingowy jest wykorzystywany najmniej efektywnie. Na przykład, firma e-commerce może wykorzystać Copilota do śledzenia wyników reklam na różnych platformach, automatycznie generując zestawienia porównawcze, które ułatwią optymalizację budżetu. Power BI i Copilot w Finansach Działy finansowe mogą korzystać z Copilota do tworzenia prognoz budżetowych i analizowania przepływów pieniężnych. Narzędzie to jest w stanie automatycznie wykrywać anomalie w danych finansowych, takie jak nieoczekiwane wzrosty wydatków czy nieregularne wpływy gotówki. W sektorze bankowym Copilot może wspomagać analizę wskaźników kredytowych oraz generować raporty dotyczące stabilności finansowej klientów, co przyspiesza proces podejmowania decyzji kredytowych. Power BI i Copilot w Sprzedaży Zespoły sprzedażowe mogą wykorzystywać Copilota do monitorowania wyników handlowych i optymalizacji strategii sprzedaży. System pozwala na szybkie wygenerowanie raportów dotyczących najlepszych i najsłabiej sprzedających się produktów, trendów zakupowych klientów oraz sezonowości sprzedaży. Dzięki temu menedżerowie sprzedaży mogą podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące polityki cenowej i planowania zapasów magazynowych. Rozwiązania Power BI od TTMS W Transition Technologies MS (TTMS) specjalizujemy się w dostarczaniu kompleksowych rozwiązań analitycznych opartych na Power BI. Nasza oferta obejmuje projektowanie, wdrożenie oraz optymalizację raportów i dashboardów dopasowanych do indywidualnych potrzeb Twojej organizacji. Dzięki współpracy z naszymi ekspertami możesz w pełni wykorzystać potencjał AI oraz narzędzi takich jak Microsoft Copilot, aby zwiększyć efektywność procesów biznesowych oraz podejmować szybkie i trafne decyzje. Więcej informacji znajdziesz na stronie https://ttms.com/power-bi/ Czy Copilot w Power BI może być używany do analizy danych w czasie rzeczywistym? Tak, Copilot może przetwarzać i analizować dane w czasie niemal rzeczywistym, pod warunkiem, że zbiór danych jest podłączony do źródła danych na żywo. Jednak czasy odpowiedzi mogą zależeć od złożoności zapytań i częstotliwości odświeżania źródła danych. Czy Copilot w usłudze Power BI jest dostępny na urządzeniach mobilnych? Funkcjonalności Copilot są przeznaczone głównie dla wersji desktopowych i internetowych Power BI. Podczas gdy możesz przeglądać i wchodzić w interakcje z raportami na urządzeniach mobilnych, pełne możliwości Copilot mogą nie być jeszcze w pełni obsługiwane. Czy Copilot może automatycznie generować formuły DAX? Tak, Copilot może pomóc w generowaniu formuł DAX opartych na zapytaniach języka naturalnego. Pomaga użytkownikom tworzyć złożone obliczenia bez głębokiej wiedzy o DAX, zwiększając wydajność w tworzeniu raportów. W jaki sposób Copilot zapewnia bezpieczeństwo danych podczas przetwarzania raportów? Copilot przestrzega standardów bezpieczeństwa przedsiębiorstwa Microsoft, zapewniając, że wszystkie przetworzone dane pozostają w ramach struktury bezpieczeństwa organizacji. Nie przechowuje ani nie udostępnia poufnych danych poza środowiskiem Power BI. Czy Copilot można dostosować do konkretnych potrzeb biznesowych? Chociaż Copilot działa na ogólnych zasadach AI, z czasem dostosowuje się do interakcji użytkownika, ulepszając rekomendacje. Przyszłe aktualizacje mogą obejmować więcej opcji dostosowywania, aby dostosować się do konkretnych procesów biznesowych i standardów raportowania. Czym jest Microsoft Fabric? Microsoft Fabric to kompleksowa platforma analityczna w chmurze, zaprojektowana do integracji, przetwarzania i analizy danych w jednym środowisku. Łączy różne usługi Microsoftu związane z danymi, takie jak Azure Data Factory, Power BI, Synapse Analytics i Data Lake, zapewniając firmom elastyczne i skalowalne rozwiązania do zarządzania danymi. Kluczowe funkcje Microsoft Fabric: Lakehouse Architecture – umożliwia przechowywanie i analizowanie dużych zbiorów danych w Data Lake bez konieczności ich przenoszenia. Integracja z Power BI – ułatwia tworzenie interaktywnych raportów i analiz w oparciu o dane przechowywane w Fabric. Wbudowane mechanizmy AI – wspiera analizy predykcyjne, automatyzację przetwarzania danych i detekcję anomalii. OneLake – centralne repozytorium danych, które eliminuje konieczność duplikacji i zapewnia ujednolicony dostęp do danych. Wsparcie dla ETL i ELT – umożliwia efektywne przetwarzanie i transformację danych na potrzeby zaawansowanej analityki. Bezpieczeństwo i zgodność – zaawansowane mechanizmy ochrony danych zgodne ze standardami korporacyjnymi i regulacjami prawnymi. Dzięki Microsoft Fabric firmy mogą zbierać, przetwarzać, analizować i wizualizować dane w jednym ekosystemie, co ułatwia podejmowanie decyzji opartych na danych i przyspiesza transformację cyfrową.
Czytaj
Jak działa elastyczny model Time & Material w projektach IT?
Time & Material (T&M) to model współpracy, w którym rozliczenie opiera się na faktycznie przepracowanym czasie specjalistów i zużytych zasobach. W przeciwieństwie do sztywnej umowy Fixed Price z góry określającej zakres i koszt, T&M zapewnia elastyczność – zakres prac może ewoluować wraz z potrzebami projektu, a klient płaci za realnie wykonane zadania. Taki model zyskuje na popularności wśród firm stawiających na transformację cyfrową, które potrzebują szybkiego dostępu do kompetencji i możliwości bieżącego dostosowania się do zmian. Poniżej wyjaśniamy, dlaczego liderzy transformacji cyfrowej wybierają model T&M, w jakich sytuacjach sprawdza się on najlepiej, oraz przedstawiamy przykłady z praktyki (m.in. case study współpracy TTMS z ADA). Na koniec zapraszamy do kontaktu, by omówić, jak T&M może wesprzeć również Twój projekt. 1. Czym jest model Time & Material w IT? Model Time & Material polega na tym, że klient płaci za godziny pracy i materiały wykorzystane przy projekcie IT. Nie ma sztywno ustalonego końcowego kosztu ani dokładnie zamrożonego zakresu – projekt jest realizowany iteracyjnie, a szczegóły mogą być doprecyzowywane w trakcie prac. Taka formuła jest w pełni spójna z metodykami Agile i podejściem iteracyjnym do wytwarzania oprogramowania. Zespół projektowy rejestruje czas pracy, regularnie raportuje postępy, a rozliczenia odbywają się np. w cyklu miesięcznym lub za etapy. Klient zyskuje pełną transparentność – dokładnie widzi, za co płaci, i może na bieżąco korygować kierunek prac. W praktyce umowa T&M ustala stawki (np. godzinowe czy dzienne) dla poszczególnych ról w projekcie (programista, tester, analityk itp.) oraz ogólne zasady współpracy, ale pozostawia przestrzeń na zmiany zakresu. Jeśli w trakcie projektu pojawią się nowe wymagania lub konieczne modyfikacje, nie ma potrzeby renegocjowania całej umowy – zespół po prostu kontynuuje prace w rozszerzonym zakresie, a klient płaci za dodatkowy czas według ustalonych stawek. To podejście znacząco skraca czas startu projektu (nie trzeba na początku tworzyć 100% dokładnej specyfikacji) i redukuje ryzyko niedoszacowania lub pominięcia istotnych elementów. W modelu T&M zarówno dostawca, jak i klient, współpracują jak partnerzy dzielący odpowiedzialność za sukces projektu. 2. Elastyczność przede wszystkim – dlaczego liderzy stawiają na T&M? Dzisiejsze otoczenie biznesowe cechuje się ogromną dynamiką. Firmy będące liderami transformacji cyfrowej doskonale wiedzą, że w ambitnych projektach IT zmiany to norma – pojawiają się nowe pomysły, zmieniają się oczekiwania użytkowników, a technologia ciągle ewoluuje. Klasyczne modele rozliczeń (np. stała cena za projekt) często okazują się zbyt mało elastyczne w takich warunkach. Dlatego właśnie przodujące organizacje coraz częściej wybierają Time & Material, aby zapewnić sobie możliwość szybkiego reagowania na zmiany i utrzymania tempa innowacji. Model T&M oferuje szereg korzyści istotnych z perspektywy dużych przedsiębiorstw i programów cyfrowych transformacji: Szybkie rozpoczęcie projektu i dostarczanie rezultatów etapami: Nie trzeba czekać na idealnie dopracowany zakres – prace mogą ruszyć szybko, a rozwiązania dostarczane są w krótkich iteracjach. Pozwala to osiągać pierwsze efekty biznesowe wcześniej i na bieżąco je weryfikować. Elastyczność wprowadzania zmian: Gdy pojawią się nowe wyzwania, feedback od rynku lub innowacyjne pomysły, zespół może bez zwłoki dostosować zakres prac. Nie ma potrzeby pisania aneksów do umowy przy każdej zmianie – plan działania ewoluuje w ramach ustalonej współpracy. Transparentność kosztów: Na bieżąco wiadomo, ile czasu zostało przepracowane i na co przeznaczono budżet. Klient otrzymuje regularne raporty z godzinami i zadaniami, dokładnie wie, za co płaci i może kontrolować budżet na każdym etapie. Dzięki temu nie ma ukrytych kosztów – wszystko jest jawne i rozliczane według ustalonych stawek. Pełna kontrola i zaangażowanie po stronie klienta: Klient jest aktywnym uczestnikiem projektu – może priorytetyzować zadania, decydować o kolejności realizacji funkcjonalności, a także szybko podejmować decyzje, gdy konieczna jest zmiana kierunku. Daje to poczucie kontroli nad projektem i pewność, że powstający produkt spełni rzeczywiste potrzeby biznesowe. Dostęp do potrzebnych kompetencji dokładnie wtedy, gdy są potrzebne: W modelu T&M można elastycznie skalować zespół – zwiększać jego liczebność lub włączać dodatkowych specjalistów, gdy projekt wchodzi w nową fazę. Liderzy cyfrowi często potrzebują unikalnych kompetencji (np. eksperta od AI, administratora Salesforce, itp.) na określony czas. T&M pozwala “wypożyczyć” eksperta na wymagany okres bez długotrwałych procesów rekrutacyjnych. Lepsza jakość poprzez ciągłe usprawnienia: Ponieważ projekt jest prowadzony iteracyjnie, jakość produktu końcowego może być wyższa – ciągłe testowanie, feedback i usprawnienia na bieżąco podnoszą wartość rozwiązania. Dostawca usług IT (taki jak TTMS) i klient działają wspólnie, żeby osiągnąć jak najlepszy efekt, zamiast kurczowo trzymać się przestarzałych założeń. Ryzyko niepowodzenia jest mniejsze, bo problemy wychwytywane są wcześnie i można je od razu korygować. Warto zauważyć, że model T&M zdejmuje też konieczność płacenia za “nadmiarowe” założenia. W modelu Fixed Price dostawcy często wliczają rezerwę na ryzyko – klient płaci więc na zapas, nawet za ewentualne nieprzewidziane trudności. W T&M tego nie ma – płacisz za to, co faktycznie zrobiono. Jeśli pewne prace okażą się zbędne lub uproszczone dzięki np. nowym technologiom, budżet na nie może zostać przesunięty na inne priorytety zamiast przepadać. 3. Kiedy model T&M sprawdza się najlepiej? Model Time & Material nie jest panaceum na każdy projekt – są sytuacje, gdzie sprawdzi się idealnie, a są takie, gdzie lepszy będzie model stałej ceny. Poniżej przedstawiamy typowe scenariusze, w których T&M działa najlepiej: Długoterminowe, złożone projekty – jeśli przedsięwzięcie jest rozciągnięte w czasie i składa się z wielu etapów (np. rozwój dużego systemu korporacyjnego, platformy e-commerce czy wdrożenie rozwiązania dla wielu oddziałów firmy), z góry wiadomo, że trudno przewidzieć wszystkie wymagania na starcie. T&M pozwala sukcesywnie dostosowywać zakres prac do aktualnej sytuacji, co jest kluczowe przy dużej skali projektu. Niejasno zdefiniowane wymagania na początku – gdy klient ma ogólną wizję i cele biznesowe, ale nie pełną listę wymagań funkcjonalnych. Często zdarza się to przy innowacyjnych inicjatywach, gdzie dopiero w trakcie prac krystalizuje się ostateczny kształt produktu. Model T&M umożliwia zaczęcie od MVP, a następnie iteracyjne rozwijanie systemu zgodnie z tym, czego uczymy się po drodze. Dynamiczne środowisko biznesowe lub technologiczne – w branżach takich jak fintech, e-commerce, telekomunikacja czy marketing cyfrowy zmiany zachodzą błyskawicznie. Jeśli działasz na rynku, gdzie potrzeby użytkowników szybko ewoluują, regulacje się zmieniają albo pojawia się presja konkurencji, to sztywno określony kontrakt może hamować Twoją reakcję. T&M daje swobodę wprowadzania korekt na bieżąco, dzięki czemu projekt nadąża za rynkiem. Potrzeba kontroli budżetu w trakcie projektu – paradoksalnie, choć T&M nie ma z góry ustalonej ostatecznej kwoty, daje dużym firmom narzędzia do ścisłej kontroli wydatków. Gdy chcesz monitorować ROI w trakcie przedsięwzięcia, decydować o dofinansowaniu kolejnych etapów na podstawie rezultatów poprzednich – model T&M to umożliwia. Masz wgląd w postęp i koszty i możesz w każdym momencie podjąć decyzję o skalowaniu, przyspieszeniu lub wstrzymaniu prac, minimalizując ryzyko strat. Outsourcing i projekty wymagające specjalistycznego know-how – jeżeli zamierzasz skorzystać z outsourcingu IT lub team augmentation (rozszerzenia własnego zespołu o zewnętrznych specjalistów), T&M jest naturalnym wyborem. Pozwala wynająć ekspertów na tyle godzin i miesięcy, ile faktycznie potrzeba, zamiast próbować z góry “wykuć w kamieniu” cały kontrakt. Dla klienta oznacza to dostęp do wiedzy i umiejętności dostawcy na bardzo elastycznych zasadach, co jest nieocenione np. przy utrzymaniu i rozwoju systemów w fazie po wdrożeniu. Oczywiście, model T&M wymaga zaufania i dojrzałego podejścia po obu stronach – klient musi być gotów na bieżącą współpracę i nadzór nad projektem, a dostawca zapewnić pełną transparentność i efektywność. W przypadku doświadczonych partnerów, takich jak TTMS, wprowadza się mechanizmy kontrolne (raportowanie godzin, budżetów cząstkowych, kamienie milowe), które zabezpieczają projekt przed niekontrolowanym rozrostem kosztów. Dzięki temu ryzyka T&M (np. możliwość przekroczenia wstępnych założeń budżetowych) są minimalizowane, a klient zyskuje to, co najważniejsze – produkty wysokiej jakości, dostarczone na czas, zgodnie z realnymi potrzebami. 4. Przykład: TTMS i ADA – partnerstwo w modelu T&M Realnym przykładem elastyczności modelu T&M jest najnowsza współpraca TTMS w regionie Azji. W maju 2025 roku malezyjski oddział TTMS (spółka TTMS Software Sdn Bhd z Kuala Lumpur) rozpoczął partnerstwo z firmą ADA, wiodącym dostawcą usług transformacji cyfrowej w Azji Południowo-Wschodniej. ADA specjalizuje się m.in. w analizie danych, sztucznej inteligencji i marketingu cyfrowym, obsługuje ponad 1500 klientów na 12 rynkach azjatyckich i jest wspierana przez inwestorów takich jak SoftBank czy Axiata Group. Współpraca TTMS–ADA od początku oparta jest na modelu Time & Material – TTMS deleguje do ADA doświadczonego administratora Salesforce na początkowy okres trzech miesięcy, rozliczając się za przepracowany czas. Taka forma umożliwia ADA korzystanie z ekspertyzy TTMS dokładnie wtedy, gdy jest to potrzebne, bez zbędnych przestojów, a jednocześnie stanowi fundament pod ewentualne poszerzenie zakresu prac w przyszłości. 5. Inne przypadki zastosowania modelu T&M w TTMS W TTMS od lat realizujemy projekty w modelu Time & Material lub podobnych elastycznych modelach. Większość naszych studiów przypadków to historie długoterminowej współpracy, iteracyjnego ulepszania systemów i podejścia partnerskiego – to właśnie umożliwia T&M. Na przykład: W sektorze energetycznym stworzyliśmy skalowalną i elastyczną aplikację integrującą wiele systemów – tak złożone przedsięwzięcie było możliwe do zrealizowania właśnie dzięki stopniowemu rozszerzaniu zakresu i ścisłej kooperacji z klientem. W branży farmaceutycznej wspieraliśmy międzynarodową firmę w budowie systemu CRM – tu również zakres rozwijał się w trakcie prac, a nasz zespół działał ramię w ramię z klientem, dostosowując funkcjonalności do wymogów rynku zdrowia. Nasze doświadczenia pokazują, że model T&M sprawdza się w różnych sektorach – od przemysłu, przez finansowy, po high-tech. Wielu naszych klientów, takich jak m.in. Schneider Electric (światowy lider automatyki przemysłowej i zarządzania energią), ceni sobie długoterminową współpracę z TTMS w formule outsourcingu specjalistów. Pozwala im to szybko zwiększać zasoby przy nowych inicjatywach i zachować ciągłość usług, przy równoczesnym utrzymaniu najwyższej jakości i terminowości. Innymi słowy, mogą polegać na nas jako zaufanym partnerze technologicznym, który zawsze dostarczy właściwych ludzi i kompetencji we właściwym czasie. 6. T&M w Azji – rosnący trend Warto dodać, że także na rynku azjatyckim obserwujemy rosnące zainteresowanie elastycznymi kontraktami. Przedsiębiorstwa z tego regionu, znane z dynamicznego rozwoju, często wskazują model T&M jako klucz do skutecznego prowadzenia projektów transformacyjnych. Na przykład jeden z wiodących operatorów telekomunikacyjnych w Azji Południowo-Wschodniej zdecydował się na kontrakt w modelu T&M przy wdrażaniu nowej platformy cyfrowej – dzięki temu mógł na bieżąco dostosowywać zakres i harmonogram prac do zmieniających się wymagań rynku, unikając opóźnień, które pojawiłyby się przy sztywnym podejściu. Również w sektorze e-commerce zdarzają się projekty, gdzie początkowe założenia ulegają znaczącym modyfikacjom w trakcie realizacji. W jednym z takich przypadków zastosowanie modelu T&M i bliska współpraca zespołu deweloperskiego z klientem zaowocowały stworzeniem platformy perfekcyjnie dopasowanej do ewoluujących potrzeb biznesowych – klient docenił transparentność i możliwość kształtowania produktu w toku prac. To wszystko potwierdza, że w nowoczesnych projektach IT elastyczność = skuteczność. 7. Postaw na dopasowany model współpracy Time & Material to sprawdzony sposób realizacji projektów IT tam, gdzie liczy się szybkość działania, elastyczność i dostęp do specjalistycznych kompetencji. Liderzy decydują się na ten model, ponieważ pozwala im skupić się na celach biznesowych zamiast na ciągłym renegocjowaniu warunków współpracy. Odpowiednio zastosowany model T&M zapewnia: Swobodę działania Przejrzystość kosztów Jakość i rezultaty Jeśli Twoja firma planuje wdrożenie nowego systemu lub rozwój istniejącego rozwiązania i potrzebuje elastycznego, doświadczonego partnera IT, model T&M może być właściwym wyborem. TTMS od lat wspiera klientów właśnie w tym modelu – dostarczając najwyższej klasy specjalistów i zespoły oraz budując długofalowe relacje oparte na zaufaniu i wspólnych celach. Porozmawiajmy – dopasujemy model współpracy do Twojego projektu. Skontaktuj się z nami. Czym różni się model Time & Material od staff augmentation? Choć oba podejścia zapewniają elastyczność, Time & Material odnosi się do rozliczania pracy na podstawie przepracowanego czasu i wykorzystanych zasobów, często w kontekście całego projektu. Staff augmentation to forma uzupełnienia zespołu klienta o zewnętrznych specjalistów. T&M obejmuje często również dostarczanie zespołu, harmonogramów i wspólnych celów projektowych. Czy model T&M jest droższy niż Fixed Price? Niekoniecznie. Choć nie zakłada stałej ceny z góry, często pozwala uniknąć nadpłat dzięki rozliczaniu tylko realnie wykonanej pracy. W modelu Fixed Price dostawcy często uwzględniają „bufor ryzyka”, przez co klient płaci więcej na zapas. Jak kontrolować zakres i budżet w projekcie Time & Material? Kluczowe są jasne zasady zarządzania projektem – raportowanie czasu, cykliczne przeglądy sprintów, dokumentacja i bieżąca komunikacja. Klient aktywnie uczestniczy w planowaniu, nadaje priorytety i monitoruje postęp, co pozwala na realną kontrolę budżetu. Czy model T&M nadaje się do branż regulowanych, np. farmacji czy finansów? Tak – pod warunkiem zastosowania odpowiednich standardów jakości, dokumentacji i walidacji. T&M bardzo dobrze sprawdza się tam, gdzie wymagania zmieniają się w toku realizacji, a jednocześnie trzeba spełnić konkretne normy branżowe. Czy można zacząć w modelu Time & Material, a później przejść na Fixed Price? Jak najbardziej. Wiele firm zaczyna współpracę w modelu T&M – szczególnie na etapie analizy lub budowy MVP – a po doprecyzowaniu zakresu przechodzi do modelu stałej ceny lub hybrydowego.
Czytaj